KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4092-4107
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2015
We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
Massive volumes of GPS trajectory data bring challenges to storage and processing. These issues can be addressed by compression algorithm which can reduce the size of the trajectory data. A key requirement for GPS trajectory compression algorithm is to reduce the size of the trajectory data while minimizing the loss of information. Synchronized Euclidean distance (SED) as an important error measure is adopted by most of the existing algorithms. In order to further reduce the SED error, an improved algorithm for open window time ratio (OPW-TR) called local optimum open window time ratio (LO-OPW-TR) is proposed. In order to make SED error smaller, the anchor points are selected by calculating point's accumulated synchronized Euclidean distance (ASED). A variety of error metrics are used for the algorithm evaluation. The experimental results show that the errors of our algorithm are smaller than the existing algorithms in terms of SED and speed errors under the same compression ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1562-1582
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2024
The prediction of pedestrian trajectory is conducive to reducing traffic accidents and protecting pedestrian safety, which is crucial to the task of intelligent driving. The existing methods mainly use the past pedestrian trajectory to predict the future deterministic pedestrian trajectory, ignoring pedestrian intention and trajectory diversity. This paper proposes a multi-modal trajectory prediction model that introduces pedestrian intention. Unlike previous work, our model makes multi-modal goal-conditioned trajectory pedestrian prediction based on the past pedestrian trajectory and pedestrian intention. At the same time, we propose a novel Gate Recurrent Unit (GRU) to process intention information dynamically. Compared with traditional GRU, our GRU adds an intention unit and an intention gate, in which the intention unit is used to dynamically process pedestrian intention, and the intention gate is used to control the intensity of intention information. The experimental results on two first-person traffic datasets (JAAD and PIE) show that our model is superior to the most advanced methods (Improved by 30.4% on MSE0.5s and 9.8% on MSE1.5s for the PIE dataset; Improved by 15.8% on MSE0.5s and 13.5% on MSE1.5s for the JAAD dataset). Our multi-modal trajectory prediction model combines pedestrian intention that varies at each prediction time step and can more comprehensively consider the diversity of pedestrian trajectories. Our method, validated through experiments, proves to be highly effective in pedestrian trajectory prediction tasks, contributing to improving traffic safety and the reliability of intelligent driving systems.
이 논문은 PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장과 질의에 대하여 기술하고 있다. 최근 모바일 단말 기술의 발전과 함께 위치기반서비스와 이동 객체 궤적에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이며, 위치기반서비스를 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 기존의 공간 데이터베이스 시스템은 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터 타입을 구현하고, 궤적 연산을 위한 궤적 질의 함수들을 제안하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.527-547
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2009
Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2321-2338
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2021
Compared with vehicle trajectories, pedestrian trajectories have stronger degrees of freedom and complexity, which poses a higher challenge to trajectory prediction tasks. This paper designs a mode to divide the trajectory of pedestrians at a traffic intersection, which converts the trajectory regression problem into a trajectory classification problem. This paper builds a deep model for pedestrian trajectory prediction at intersections for the task of pedestrian short-term trajectory prediction. The model calculates the spatial correlation and temporal dependence of the trajectory. More importantly, it captures the interactive features among pedestrians through the Attention mechanism. In order to improve the training speed, the model is composed of pure convolutional networks. This design overcomes the single-step calculation mode of the traditional recurrent neural network. The experiment uses Vulnerable Road Users trajectory dataset for related modeling and evaluation work. Compared with the existing models of pedestrian trajectory prediction, the model proposed in this paper has advantages in terms of evaluation indicators, training speed and the number of model parameters.
The LBS (Location-Based Services) are valuable information services combined the location of moving object with various contents such as map, POI (point of Interest), route and so on. The must general service of LBS is route determination service and its applicable parts are FMS (Fleet Management System), travel advisory system and mobile navigation system. The core function of route determination service is determination of optimal route from source to destination in various environments. The MODB (Moving Object Database) system, core part of LBS composition systems, is able to manage current or past location information of moving object and massive trajectory information stored in MODB is value-added data in CRM, ERP and data mining part. Also this past trajectory information can be helpful to determine optimal route. In this paper, we suggest methods to determine optimal route by querying past trajectory information in MODB system and verify the effectiveness of suggested method.
In mobile device's user interface, menu organization is very important as well as menu structure because small display of mobile device. Menu items should be organized based on user knowledge structure to design user-centered interface. Traditionally, MDS (Multidimensional Scaling) have been most often used to expose users' perceived organization of menu items. But, information that MDS reveals is just relative spatial location of concepts and not relevant to concepts connection. Unlike MDS, Trajectory Mapping explicitly finds users' cognitive links between perceived concepts. This study proposes a Trajectory Mapping technique for eliciting knowledge structure, especially a set of cognitive pathways linking menu items, from end user. With twelve participants, MDS and Trajectory Mapping were conducted using cellular phone's menu items. And user knowledge structure was analyzed through Visual Concept Map that combination of results of MDS and Trajectory Mapping. After then, menu items were organized according to users' perceived organization. Empirical usability test was also conducted. The results of usability test showed that usability, in terms of task performance time, number of errors, and satisfaction, for newly organized interface was significantly improved compare to original interface. The methodology of this study is expected to be applicable to design a user-centered interface. In other words, Trajectory Mapping technique can be used as a design tool of user interface for imposing user knowledge structure on the interface.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3399-3419
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2020
In the Vehicular Ad-hoc Network (VANET), the data transmission of time-sensitive applications requires low latency, such as accident warnings, driving guidance, etc. However, frequent changes of topology in VANET will result in data transmission failures. In order to improve the efficiency of VANETs data transmission and increase the timeliness of data, this paper proposes a relay scheme based on Recurrent Neural Network (RNN) trajectory prediction, which can be used to select the optimal relay vehicle to transmit data. The proposed scheme learns vehicle trajectory in a distributed manner and calculates the predicted trajectory, and then the optimal vehicle can be selected to complete the data transmission, which ensures the timeliness of the data. Finally, we carry out a set of simulations to demonstrate the performance of the algorithm. Simulation results show that the proposed scheme enhances the timeliness of the data and the accuracy of the predicted driving trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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