Prediction techniques of spatiotemporal trajectory data: progress and framework
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
With the wide application of intelligent devices, a large amount of spatiotemporal trajectory data can be preserved and recorded. The application of spatiotemporal trajectories has penetrated every aspect of people's daily lives. It is of great applications value to predict the future position of a moving object by mining its motion law. Data are the basis of the method, and thus, the form, source and characteristics of spatiotemporal trajectory data are discussed in this paper. Second, trajectory prediction technology is introduced, and its advantages, disadvantages and applications scope are summarized. Trajectory prediction technology can be divided into trajectory prediction methods based on constructing motion models, pattern mining and deep learning. Finally, the problems and potential research directions of trajectory prediction technology are discussed.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Prediction techniques of spatiotemporal trajectory data: progress and framework
- Date Crossref
- 19/07/2024
- Éditeur
- SPIE
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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