[文章摘要]SeMiTri: A Framework for Semantic Annotation of Heterogeneous Trajectories

本文介绍了一种名为SeMiTri的通用轨迹标注框架,它能够处理多种类型的轨迹数据。该框架通过三个主要部分——点、线和面的语义标注来实现其目标。对于点的标注采用隐藏马尔科夫模型(HMM)来识别停留点并将其归类为特定类型的地点兴趣点(POI)。

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文章:SeMiTri: A Framework for Semantic Annotation of Heterogeneous Trajectories
作者:Yan Z, Chakraborty D, Parent C, et al.

来源:Proceedings of the 14th international conference on extending database technology. ACM, 2011: 259-270.



本文提出了一个轨迹轨迹标注的通用框架,可以适用于多种轨迹类型。
stop和move都可以标注,stop可以用POI标注,move可以标注为交通模式等。

本文的核心是分别标准点、线、面三种语义类型。


下图是该框架的逻辑视图



下图是该框架的架构,分三层,stop/move提取层,语义标注层和应用层。

语义标注层是本文核心。



文章详细阐述了对面、线和点的标注算法。


对于点,将stop序列建模为HMM,将stop作为观察变量,将POI类别(这里分为5类POI)作为隐含变量。




对于POI类别的影响范围,建模为二维高斯分布,如下图所示。
























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