Trajectoire médiane

Trajectoires médianes
Laurent ETIENNE *, Thomas DEVOGELE **
* Institut de Recherche de l’Ecole Navale, Brest
** Université de Tours, Laboratoire d’Informatique, Blois
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Rennes, Janvier 2014

Généralisation du suivi temps réel d’objets mobiles
Miniaturisation
Capteurs autonomes
Capacité d’échange et de stockage
Volumes de données importants
Compréhension des déplacements
Sociologie, écologie, transports,
surveillance, sécurité, renseignements…
Besoin d’outils d’analyse du mouvement
Fouille de données
Patrons
Analyse de similarité
Introduction / contexte
2 2

Intégration de flux de données volumineux
Stockage, filtrage
Modélisation de trajectoires
Fusion, simplification, précision
Traitement et requêtage
Similarité, comparaison
Data mining
Extraction de connaissances
Clustering, patrons, classification
Visualisation
Thèmes de recherche
3 3

Méthodologie
4 4

Appariement/alignement de positions de trajectoires
Aux même temps relatifs
Problème en cas de différence de vitesse
Au plus proche spatialement
Souci en cas de boucles
Dynamic Time Warping
Distance de Fréchet discrète
Respecte l’ordre temporel
Complexité quadratique
Appariement partiel
Comparaison de trajectoires
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