Abstract:
در سالهای اخیر، مطالعه رفتار اشیاء نقطهای و تجزیه و تحلیل خطوط سیر آنها در علوم مختلف، بویژه در علوم اطلاعات مکانی، مورد توجه بسیاری از محققان قرار گرفته است. مطالعاتمذکوربه درک صحیح الگوهای رفتاری-حرکتی این اشیاء کمک شایانی میکنند. نحوه حرکت اشیاء تا حد زیادی متاثر از زمینهای است که حرکت در آن صورت میپذیرد. به همین دلیل،تحلیل خطوط سیر اشیا صرفا با در نظر گرفتن ابعاد مکانی و مکانی-زمانی به درستی شرایط حین حرکت را منعکس نمیکند و منجر به نتایج غیرواقعی میشود.با این حال، روشهای موجود اندازهگیری فاصله تنها قادر به اندازهگیری تشابه خطوط سیر در ابعاد مکانی و مکانی-زمانی هستند و معمولا بعد زمینه را نادیده میگیرند. بنابراین، در این تحقیق، روشی نوین توسعه داده شده است، تا بتوان از طیف وسیعی از اطلاعات زمینهای کمی و کیفی داخلی و خارجی در کنار ابعاد مکانی-زمانی در فرآیند اندازهگیری تشابه خطوط سیر غیر هماندازه استفاده کرد. در توسعه روش مذکور، از سیستمهایاستنتاج فازی برای مدلسازی تشابه خطوط سیر با استفاده از انواع دادههای حرکتی و اطلاعات زمینهای بهره گرفته شده است. برای افزایش کارایی روش پیشنهادی از ساختار سلسله مراتبی مبتنی بر مسئله و تولید و تنظیم همزمان توابع عضویت و مجموعه قواعد از طریق یادگیری استفاده شده است. عملکرد این سیستم با اعمال آن برروی مجموعه خطوط سیر واقعی افراد پیادهودوچرخهسوار به همراه اطلاعات زمینهای آنها حین حرکت مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بیانگرکارآمدی روش پیشنهادی در اندازهگیری زمینه-آگاه خطوط سیر با اندازههای گوناگون و در ابعاد مختلف است.
Extended Abstract
Introduction
With the developments in navigation, positioning, and tracking technologies, a large amount of moving point data (e.g., human, vehicle, animal) have been produced. Through moving an object in the course of time, a sequence of its position is recorded which is known as trajectory. Studying the behaviors of point objects and analyzing their trajectories have recently received great attentions among researchers in different fields of science, especially in geographic information science. Such studies contribute to better understanding of movement-behavior patterns of moving objects. Data mining, as one of the main approaches in geographic knowledge discovery, is normally used in moving databases to extract information from moving point objects’ trajectories. Analyzing the similarity of trajectories as one of the frequently used approaches in geographic data mining, is of great importance, which is normally performed by distance functions.
The way an object moves is highly influenced from the condition and situation (known as context) where movement takes place. Therefore, merely analyzing trajectories from their spatiotemporal dimension may not clearly reflect the conditions and situations (contexts) during the move, and may lead to unrealistic results. Accordingly, most of the present distance functions are only able to measure the similarity of trajectories at spatial and spatiotemporal dimensions and neglect the underlying context during the move. Therefore, developing a new trajectory similarity measure approach, capable of handling a wide range of context information in conjunction with spatiotemporal dimension becomes crucial.
Materials & Methods
According to the complexity and variety in the moving objects’ datasets, especially in their context parameters, in this research, a fuzzy model is developed which is able to exploit a wide range of internal and external context information in similarity measure process of multi-length trajectories. Specifically, a fuzzy inference system (FIS) is used for measuring the similarity between trajectories based on qualitative and quantitative context information. To enhance the effectiveness of the system, a subjective hierarchical fuzzy inference system (HFIS) is designed and the membership functions and rules are generated and adjusted based on learning. The HFIS controls the rules by dividing a FIS into several simple sub-systems that are hierarchically connected to each other. The Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm is used for defining and adjusting the FIS.
The performance of the system is assessed by applying it on real trajectories of pedestrians’ and cyclists’ datasets in the Central Park of Manhattan, New York, USA, while accounting contextual information. The movement parameters and context information were recorded in qualitative and quantitative formats. Two types of context information are used: 1) internal context (i.e., all of the properties that directly relate to the moving object, such as eagerness), and 2) external context (i.e., any factor that extrinsically influences the process of movement, such as slope). According to the nature of data, four models of spatial, spatiotemporal, spatiotemporal-internal context, and spatiotemporal-internal-external context are applied on the dataset to see the added value of each parameter.