Uzay-zamansal izolasyon tabanlı çevrimiçi aykırı rota tespiti
Spatio-temporal isolation-based online anomalous trajectory detection
- Tez No: 896665
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- 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
2023
EkonomiHacettepe Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU SEYHAN AKKOYUNLU VIGLEY
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- Neuroimaging of brain activity using spatio-temporal signal modelling
Uzay-zamansal işaret modelleme ile beyin etkinliğinde nörogörüntüleme
ADİL DENİZ DURU
Doktora
İngilizce
2012
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU