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Trajetórias de objetos móveis: você já pensou que pode estar sendo monitoriado ? Vania Bogorny vania@inf.ufsc.br. Roteiro. O que são Trajetórias de Objetos Móveis? Para que servem Trajetórias? Pesquisa em Trajetórias Bancos de Dados de Trajetórias
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Trajetórias de objetos móveis: você já pensou que pode estar sendo monitoriado ?Vania Bogornyvania@inf.ufsc.br
Roteiro • O que são Trajetórias de Objetos Móveis? • Para que servem Trajetórias? • Pesquisa em Trajetórias • Bancos de Dados de Trajetórias • Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos • Mineração de Trajetórias
A Explosão da Rede Sem Fio Você utiliza algum desses dispositivos ? Você alguma vez já se sentiu monitorado?
A Explosão da Rede Sem Fio Dispositivos móveis deixam traços digitais que podem ser coletados como trajetórias, descrevendo a mobilidade de seus usuários Geram um novo tipo de dado, chamado “ Trajetorias de Objetos Moveis” 4
A importância deste novo tipo de dado Monitoramento de 100 mil usuários Resultados podem ajudar epidemiologistas a prever como um virus pode se espalhar e os administradores urbanos a alocar os recursos Pessoas seguem caminhos regulares com poucos destinos, como casa e trabalho, e viagens longas ocasionais (férias) A distancia percorrida varia entre a população, mas todas seguem um padrão semelhante: “percorrem distâncias curtas no dia a dia”
Trajetórias Geradas por Telefone Celular = célula (abrangência de umaantena de telefonia celular)
Como é um dado de trajetória computacionalmente falando? Trajetórias brutas: <(x1,y1,t1), (x2,y2,t2), (x3,y3,t3),... (xn,yn,tn)> 11
TID X Y DATA HORA A 680271,8508 7462623,6403 07 09 04 20 59 28 A 680272,0240 7462623,8229 07 09 04 20 59 29 A 680271,8575 7462624,1940 07 09 04 20 59 30 A 680271,5200 7462624,5672 07 09 04 20 59 31 A 680271,0138 7462625,1270 07 09 04 20 59 32 A 680270,0036 7462626,4312 07 09 04 20 59 34 A 680269,6661 7462626,8044 07 09 04 20 59 35 B 680269,6705 7462627,1735 07 09 04 15 59 36 B 680269,6772 7462627,7272 07 09 04 16 05 37 Exemplo de uma tabela com trajetórias reais
Roteiro • O que são Trajetórias de Objetos Móveis? • Para que servem Trajetórias? • Pesquisa em Trajetórias • Bancos de Dados de Trajetórias • Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos • Mineração de Trajetórias
Para que servem trajetórias? • Análise de: • Como as pessoas se movem na cidade • Durante o dia, semana, final de semana, etc • Movimentos típicos? • Como os hábitos de movimento têm alterado na última década-ano-mês-dia? • Relações de movimento entre 2 areas? • -------
Aplicações • Rastreamento de Veículos • Transportadoras monitoram seus caminhões • Seguradoras instalam GPS para monitoriar veículos segurados • Segurança • Localizar uma chamada 190 • Trânsito • Alertar pessoas sobre uma área de congestionamento, acidente, etc • Comportamento de Animais • Quais as trajetórias de determinado tipo de pássaro migratório? Onde eles param? Por quanto tempo? ... • Controle de Barcos de Pesca • Os barcos estão pescando em áreas onde realmente deveriam pescar?
Serviços de Localização (Passado) • Limitados a sinais de tráfego fixos
Tráfego • Quantos carros estão na Estrada X? • Qual é o tempo estimado para chegar ao destino? • Busca baseada em localização: • Quais são os restaurantes no raio de 5KM da minha posição atual? • Onde está a churrascaria mais próxima? • Avisos: • Envie cupons a todos os clientes num raio de 4 KM da minha loja Serviços de Localização (Hoje)
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Passado: • Durante o ultimo ano, quantas vezes o ônibus 435 atrasou mais de 10 minutos ao passar pela parada 215? O poder de BD de Objetos Móveis (Wolfson 1999) MOD • Restrição: • Aeronaves devem voar a uma distância mínima de 2km entre si. • Futuro: Quais caminhões chegarão ao seu destino nos próximos 20 minutos? • Presente: Onde estão os táxis a menos de 1 KM de onde estou?
Protótipos de Bancos de Dados de Objetos Móveis • SECONDO – Ralph Guting (Alemanha) • HERMES – Yannis Theodoridis and Nikos Pelekis (Grécia)
Secondo University of Hagen
Data Types (Guting 1999) • Data Types: mpointe mregionsão mapeamentos do tempo para o espaço • mpoint = ponto no tempo • mregion = região no tempo • Exemplos: • vôo (id: string, origem: string, destino: string, rota: mpoint) • tempestade (id: string, tipo: string, area: mregion) Moving Point (mpoint) Moving Region (mregion)
Operadores Espaço-Temporais (Guting 1999) Exemplos de Operadores: • Intersection (mpoint,mregion) → mpoint • distance (mpoint,mpoint) → mreal • trajectory (mpoint)→ line • deftime(mpoint) → period • length (line)→ real t5 t4 t2 t3 t1 t1 t4 t5 t2 t3 t0 tn
t4 t2 t3 t1 t1 t4 t5 t2 t3 Consultas Espaço-Temporais • vôo (id: string, origem: string, destino: string, rota: mpoint) • Consulta 1: “Encontre os vôos de São Paulo que voaram mais de 4000 km.” SELECT * FROM voo WHERE origem = ’SP’ AND length (trajectory (rota) ) > 4000 • Consulta 2: “Encontre os pares de aviões que durante seus vôos se aproximaram em menos de 2000 metros!” SELECT f.id, g.id FROM voo f, voo g WHERE f.id <> g.id AND min (distance (f.rota, g.rota) ) < 2000
Hermes University of Pireaus
Hermes (Theodoridis and Peleikis 2007) • Dimensão espacial e temporal (tipo de dado PONTO) • HERMES Moving Data Cartridge (MDC) • Implementado como um novo módulo, similar ao Oracle Spatial Data Cartridge • Implementa diversos operadores espaco-temporais para relacionamentos espaço-temporais e similaridade: • Trajetórias individuais • Grupos de trajetórias
HERMES (Arquitetura) (Theodoridis and Peleikis 2007) Temporal Dimension Hermes Spatial Dimension
Operações • Gera um poligono ao redor um timestamp • f_buffer • Calcula a distância entre dois pontos (tempo) de 2 objetos móveis • f_distance • Verifica se um objeto está a frente de um ponto em um certo instante de tempo • f_front • Verifica se um objeto está a atrás de um ponto em um certo instante de tempo • f_behind • .....rico grupo de operações espaciais
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end (Professor, EPFL, 1988-2010) (Professor, Dijon, 1983-1988) (Lecturer, Paris VI, 1972-1983) (Assistant, Paris VI, 1966-1972) begin Trajetória Metafórica (Spaccapietra 2008) Time position institution
Modelagem Conceitual (EPFL, Suíça) Primeiro modelo conceitual para trajetórias: • STOP: parte importante de uma trajetória do ponto de vista de uma aplicação, considerando as seguintes restrições: • durante um stop o objeto móvel é considerado parado • O stop tem uma duração (tf - ti > 0) • MOVE: parte da trajetória entre 2 stops consecutivos ou entre um stop e o início/fim da trajetória 32
Traveler location Trajectory Stop Moveƒ(T) IsIn Place Modelo de Stops e Moves 0:N list Has 1:1 2:N list hasStops 1:1 0:1 From 1:1 1:1 To 0:1 0:N 0:N
Dados Geográficos Geografia + Trajetória Bruta = Trajetória Semântica Principal Problema: Falta de semântica Trajetórias Brutas (x,y,t)
C R C R H H H R C Hotel Restaurant Cinema • Padrão SEMÂNTICO • Hotel p/ Restaurante, passando por SC • (b) Cinema, passando por SC A importância de considerar a semântica SC T3 T3 T2 T2 T1 T1 T4 T4 Padrão Geométrico
Adicionando semântica às trajetórias: usando STOPS STOPS são dependentes da aplicação 1 2 Ibis Hotel [10:00-12:00]] Museu Louvre [13:00 – 17:00] Aeroporto [08:00 – 08:30] Torre Eifel [17:30 – 18:00] 3 Rótula [08:40 – 08:45] Congestionamento [09:00 – 09:15] Cruzamento [12:15 – 12:22] Aeroporto [08:00 – 08:30]
1) IB-SMoT (baseado na intersecção) 2) CB-SMoT (baseado na velocidade) Métodos para Adicionar Semântica
Método Baseado em Interseção Usa a noção de stops e moves O usuário define os tipos de objetos geográficos de interesse (depende da aplicação) – candidate stops Analisa cada trajetória separadamente
O método IB-SMoT Entrada: Trajetórias Brutas Objetos Geográficos de interesse da aplicação (candidate stops) Saída: Método: Louvre 09-12 IbisH. 13-14 Torre Eifel 16-17 S // Stops M // Moves
Método baseado em velocidade • Também usa a noção de stops e moves • Clusterização de trajetórias individuais • baseado na velocidade: • velocidade baixa local importante (stop)
Unknown stop Louvre 09-12 IbisH. 13-14 2.1: Se intercectar pelo tempo mínimo é um STOP Torre Eifel 16-17 2.2: Se não houver intersecção durante durante o tempo mínimo unknown stop O método CB-SMoT Passo 1: encontra os clusters Passo 2: Adiciona semântica a cada cluster (testa interseção com os candidate stops)
Unkown Stops mesmo unknown stop T1 T2 outro unknown stop
Resultados obtidos com os Métodos que Agregam Semântica - Trajetórias de Carros
Resultados obtidos com os Métodos que Agregam Semântica – Trajetórias de Barcos de Pesca
Resultados obtidos com os Metodos que Agregam Semântica – Trajetórias de Barcos de Pesca
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Santa Maria Porto Alegre De dados para padrões
Mineração de Trajetórias : Clustering • Agrupar trajetórias similares • Gerar um resumo para cada grupo = célula
Mineração de Trajetórias : Padrões Sequenciais • Descoberta de caminhos percorridos com frequência
20% 5% 7% 60% 8% Mineração de Trajetórias : Classificação • Extração de regras de comportamento ao longo do tempo • Usar essas regras para prever o comportamento de usuários no futuro ?