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International Journal of Intelligent Transportation Systems Research
Erschienen in:

08.11.2018

Understanding and Visualisation of Geographic Mesh Similarity by Trajectory Data and Gaussian Process Modelling

verfasst von: Wataru Nakanishi

Erschienen in: International Journal of Intelligent Transportation Systems Research | Ausgabe 1/2020

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Abstract

A new concept is proposed of estimating mesh similarity based on trajectory data. The model is formulated as an unsupervised learning method using a type of Gaussian process on a continuous coordinate system. This allows for the features of meshes and trajectories to be determined as the estimated latent coordinates that are different from geographic ones. The similarities of meshes and trajectories are represented through those of coordinates. In addition, this allows for easy visualisation. After introducing the coordinate estimation method with a type of Markov Chain Monte Carlo approach, the proposed method was verified using actual trajectory data from the city of Sendai, Japan.
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Metadaten
Titel
Understanding and Visualisation of Geographic Mesh Similarity by Trajectory Data and Gaussian Process Modelling
verfasst von
Wataru Nakanishi
Publikationsdatum
08.11.2018
Verlag
Springer US
Erschienen in
International Journal of Intelligent Transportation Systems Research / Ausgabe 1/2020
Print ISSN: 1348-8503
Elektronische ISSN: 1868-8659
DOI
https://doi.org/10.1007/s13177-018-0171-9

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