Geri Dön

Uzay-zamansal izolasyon tabanlı çevrimiçi aykırı rota tespiti

Spatio-temporal isolation-based online anomalous trajectory detection

  1. Tez No: 896665
  2. Yazar: YAĞIZ ÇİMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Taksilerden elde edilen GPS verilerinin yaygınlığı, uzay-zamansal rota analizi alanında araştırmaları teşvik etmiş ve hızlandırmıştır. Bu bağlamda rota aykırılığı tespiti, rotanın güvenliği ve verimliliğini sağlamak için hayati önem taşımaktadır. Var olan çalışmalar, çeşitli ölçeklerde sapma, gecikme ve tutarsız yönlendirme gibi uzaysal ve zamansal özellikleri analiz ederek bu sorunu farklı bakış açılarından ele almaktadır. Bununla birlikte, verinin sürekli olarak sisteme ulaştığı ortamlarda gerçek zamanlı müdahale için kritik olan, altrotaların çevrimiçi aykırılık tespiti, veri karmaşıklığı ve hızlı analiz etme ihtiyacı nedeniyle ayrı bir zorluk oluşturmaktadır. Uzay-zamansal altrota aykırılıklarına üstüne çalışmalar, analizleri yalnızca belirli Başlangıç-Bitiş çiftleri arasındaki rotalar ile sınırlamaları nedeniyle aşırı tespit ile sonuçlanmaktadır. Bu makale, Uzay-Zamansal İzolasyon Tabanlı Çevrimiçi Aykırı Rota Tespiti (ST-IBOAT) yaklaşımını tanıtmaktadır. ST-IBOAT, altrota aykırılıklarının çevrimiçi tespiti için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Uzay-zamansal bağlama dayalı gerçekçi sürücü kararlarını etkin bir şekilde yakalayan, dinamik bir referans kümesi ve uyarlanabilir çalışma penceresi stratejisi kullanır.

Özet (Çeviri)

The ubiquity of GPS data from taxis has spurred research in spatio-temporal trajectory analysis. Anomaly detection within these trajectories is vital for ensuring safety and efficiency. Existing methods address this by analyzing spatial and temporal features like detouring, delays, and inconsistent orientations, across various scales. However, online anomaly detection of subtrajectories, crucial for real-time response in streaming environments, presents a challenge due to data complexity and the need for swift action. While prior studies focused on spatio-temporal subtrajectory anomalies, they often suffer from over-detection due to limited coverage between specific source-destination pairs. This paper introduces the Spatio-Temporal Isolation-Based Online Anomalous Trajectory Detection (ST-IBOAT) methodology. ST-IBOAT offers a novel approach for adaptive online detection of subtrajectory anomalies. It employs a dynamic reference set coupled with an adaptive working window strategy, effectively capturing realistic driver decision-making based on the spatio-temporal context.

Benzer Tezler

  1. Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms

    Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak

    CEM ÖZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DENİZ

  2. Impacts of eu pre-accession funds on regional growth in Turkiye: A spatial analysis

    Ab katılım öncesi fonlarının Türkiye'de bölgesel büyümeye etkisi: Mekansal bir analiz

    MEHMET SELİM USLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU SEYHAN AKKOYUNLU VIGLEY

  3. Modeling non-stationary dynamics of spatio-temporal sequences with self-organizing point process models

    Kendini düzenleyen noktasal süreç modelleri ile uzay-zamansal dizilerin durağan olmayan dinamiklerini modelleme

    OĞUZHAN KARAAHMETOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  4. Spatiotemporal series analysis and forecasting: New deep learning architectures on weather and crime forecasting

    Uzay-zamansal serilerde analiz ve tahminleme: Hava durumu ve suç tahmininde yeni derin öğrenme mimarileri

    SELİM FURKAN TEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  5. Neuroimaging of brain activity using spatio-temporal signal modelling

    Uzay-zamansal işaret modelleme ile beyin etkinliğinde nörogörüntüleme

    ADİL DENİZ DURU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU