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Trajectory Box Plot: a new pattern to summarize movements / Laurent Etienne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 5-6 (May - June 2016) . - pp 835 - 853 Titre : Trajectory Box Plot: a new pattern to summarize movements Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Etienne, Auteur ; Thomas Devogele , Auteur ; M. Buchin, Auteur ; Gavin McArdle, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 835 - 853 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] boîte à moustaches [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] distance de Fréchet [Termes IGN] modèle numérique de déplacement [Termes IGN] objet mobile [Termes IGN] trajet (mobilité) Résumé : (Auteur) Nowadays, an abundance of sensors are used to collect very large datasets of moving objects. The movement of these objects can be analysed by identifying common routes. For this, a cluster of trajectories must be defined and the pattern of each cluster discovered. In this article, we introduce a new pattern, called the Trajectory Box Plot (TBP), to summarize a set of trajectories following the same route. The TBP is an extension of the well-known descriptive statistics Box Plot concept. Each TBP is described by a median trajectory, a 3D box and a 3D fence. The median trajectory depicts the typical movement of mobile objects. The box and the fences (whiskers) describe the spatial and temporal spreading around the central tendency. TBPs are useful to summarize and analyse trajectory streams, understand their spatio-temporal density and detect outliers. In this article, visual analysis highlights how the TBP pattern effectively describes how the density of trajectory clusters change over time. Numéro de notice : A2016-285 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1081205 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1081205 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80864 [article]

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2016032	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
079-2016031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Motifs spatio-temporels de trajectoires, de l'extraction à la détection de comportements inhabituels / Laurent Etienne in Cartes & Géomatique, n° 215 (mars 2013)  

Public [article]  inCartes & Géomatique > n° 215 (mars 2013) . - pp 27 - 32 Titre : Motifs spatio-temporels de trajectoires, de l'extraction à la détection de comportements inhabituels Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Etienne, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 27 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] comportement [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] objet mobile Résumé : (Auteur) [introduction] Les systèmes de géolocalisation permettent la surveillance en temps réel des déplacements d’objets mobiles. Ces systèmes génèrent cependant des volumes de plus en plus conséquents de données spatio-temporelles difficiles à analyser à la volée par un opérateur humain (Morel et al., 2008). Cette problématique entraîne de plus une surcharge cognitive nuisant à la détection d’objets ayant un comportement inhabituel. Néanmoins, le stockage de l’historique des trajectoires de ces objets mobiles dans des bases de données offre des perspectives nouvelles quant à l’analyse des comportements sous-jacents. Numéro de notice : A2013-440 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : http://www.lecfc.fr/new/articles/215-article-5.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32578 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
021-2013011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Spatio-temporal trajectory analysis of mobile objects following the same itinerary / Laurent Etienne (26/05/2010)    

Public Titre : Spatio-temporal trajectory analysis of mobile objects following the same itinerary Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Etienne, Auteur ; Thomas Devogele , Auteur ; Alain Bouju, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 26/05/2010 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-2 Conférence : SDH 2010, 14th International Symposium on Spatial Data Handling, joint conference with ISPRS 26/05/2010 28/05/2010 Hong-Kong Hong-Kong Proceedings Springer Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] comportement [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] navire [Termes IGN] objet mobile [Termes IGN] reconstruction d'itinéraire ou de trajectoire [Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial) Résumé : (Auteur) More and more mobile objects are now equipped with sensors allowing real time monitoring of their movements. Nowadays, the data produced by these sensors can be stored in spatio-temporal databases. The main goal of this article is to perform a data mining on a huge quantity of mobile object's positions moving in an open space in order to deduce its behaviour. New tools must be defined to ease the detection of outliers. First of all, a zone graph is set up in order to define itineraries. Then, trajectories of mobile objects following the same itinerary are extracted from the spatio-temporal database and clustered. A statistical analysis on this set of trajectories lead to spatio-temporal patterns such as the main route and spatio-temporal channel followed by most of trajectories of the set. Using these patterns, unusual situations can be detected. Furthermore, a mobile object's behaviour can be defined by comparing its positions with these spatio-temporal patterns. In this article, this technique is applied to ships' movements in an open maritime area. Unusual behaviours such as being ahead of schedule or delayed or veering to the left or to the right of the main route are detected. A case study illustrates these processes based on ships' positions recorded during two years around the Brest area. This method can be extended to almost all kinds of mobile objects (pedestrians, aircrafts, hurricanes, ...) moving in an open area. Numéro de notice : C2010-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/part2/Papers/50_Paper.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64319

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