Framework pro předzpracování dopravních dat pro zjištění semantických míst

Abstract

Cílem práce je vytvoření přehledu o existujících přístupech pro předzpracování dopravních dat se zaměřením na objevování sémantických trajektorií a návrh a vývoj rámce, který integruje dopravní data z GPS senzorů se sémantikou. Problém analýzy nezpracovaných trajektorií spočíva v tom, že není natolik vyčerpávající, jako analýza trajektorií, které obsahují smysluplný kontext. Po nastudování různých přístupů a algoritmů sleduje návrh a vývoj rámce, který objevuje semantická místa pomocí schlukovací metody záložené na hustotě, aplikované na body zastavení v trajektoriích. Návrh a implementace rámce byl zhodnotěn na veřejně přístupných datových souborech obsahujících nezpracované GPS záznamy.The main goal of this thesis is to study existing approaches for trajectory data preprocessing with a focus on semantic trajectories, discovery and development of a framework, which integrates trajectory data from GPS sensors with semantics. The problem of raw trajectories analysis is that it cannot be as comprehensive as the analysis of trajectories containing meaningful context. The study of different approaches and algorithms are followed up by the design and implementation of the framework, which finds semantic locations by application of a density-based clustering algorithm on trajectories stops. The proposed framework is evaluated on real datasets containing raw GPS records.