Gezinge (trajectory) verilerinin benzerlik analizleri ve kullanım alanları açısından değerlendirilmesi
Evaluation of trajectory data in terms of similarity analysis and usage areas
- Tez No: 599120
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Son yıllarda GPS ve sensörler çok yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu teknolojilerin günlük hayatımızda yaygın olarak kullanılması ile (özellikle akıllı telefonlar) hareket halindeki nesnelerin takibi ile ilgili çok büyüt boyutlarda veriler toplanmaya başlanmıştır. Bu verilerin analizi zaman ve konumsal olarak bilgiler de taşıdığı için analizlerinde yeni yaklaşımların geliştirilmesine ihtiyaç duyulmuştur. Bu veriler gezinge (Eng. trajectory) olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, gezinge (trajectory) verilerinin benzerliklerinin nasıl bulunacağı problemine çözüm yaklaşımları incelenmiştir. Bu analizler gezinge verilerinde aykırılık (Eng. anomaly) tespitleri, benzer hareketli nesnelerin kümelenmesi, bu hareketlere bağlı olarak akıllı trafik sistemleri ve benzeri birçok çalışmalarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada genel olarak gezinge (trajectory) verilerinin benzerlikleri için en yaygın kullanılan 4 adet algoritma incelenmiştir. Bu algoritmalar: (1) Longest Common Subsequence – (LCSS), (2) Dynamic Time Warping (DTW), (3) Edit Distance with Real Penalty (EDR) ve (4) Symmetrized Segment-Path Distance (SSPD). Çalışma genelinde sentetik gezinge (trajectory) verileri kullanılarak uygulama düzenlenmeye çalışılmıştır. Benzerlik terimi gezinge verileri için, genelde farkı uygulamalarda farklı anlamlara gelebilmektedir. Bahsi geçen algoritmaların gezinge verilerinin benzerliklerini bulmadaki başarılarını analiz edilmesinden sonra, bu algoritmalardan hangilerinin hangi tür uygulamalarda kullanılabileceğine ya da daha faydalı sonuçlar verebileceğine dair çıkarımlar yapılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, GPS and sensors have been widely used. With the widespread use of these technologies in our daily lives (especially smart phones), a large scale of data has been collected for tracking objects in motion. Since the analysis of this data also carries time and spatial information, new approaches were needed to be developed in their analyzes. This data is called as Trajectory (Tr. Gezinge). Within the scope of this thesis, the approaches to the solution of the problem of how to find the similarities of the trajectory data are examined. These analyzes are used in detecting anomaly in navigation data, clustering of similar moving objects, intelligent traffic systems and similar studies related to these movements. In this study, the most commonly used algorithms for the similarity of trajectory data were analyzed. These algorithms are: (1) Longest Common Subsequence - (LCSS), (2) Dynamic Time Warping (DTW), (3) Edit Distance with Real Penalty (EDR) and (4) Symmetrized Segment-Path Distance (SSPD). Throughout the study, it was tried to organize the application by using synthetic trajectory data. The term similarity for navigation data can often mean different applications in different applications. After analyzing the success of these algorithms in finding similarities of navigation data, it was tried to infer which of these algorithms can be used in which applications or give more useful results.
Benzer Tezler
- Next generation wireless networks for social good
Sosyal fayda için yeni nesil telsiz ağlar
SULTAN ÇOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- A social navigation approach for mobile assistant robots
Asistan mobil robotlar için sosyal bir navigasyon yaklaşımı
HASAN KIVRAK
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Hareketli nesnelere ait gezinge verilerinin yeni bir yöntem ve ileri beslemeli yapay sinir ağları ile indirgenmesi
Reduction of trajectory data of moving objects with a novel method and feed forward artificial neural networks
SAMET DİRİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YILDIRIM
- A model based on occupant movement analysis for spatial layout evaluation
Mekansal düzen değerlendirmesi için kullanıcı hareketlerinin analizine dayalı bir model
LALE BAŞARIR
Doktora
İngilizce
2018
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA EMRE İLAL
- Trajectory generation for open/close gap maneuvers in vehicle strings
Araç dizilerinde boşluk açma/kapama manevraları için gezinge üretimi
ERKAM ÇANKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT