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2024 conference-paper

Prediction techniques of spatiotemporal trajectory data: progress and framework

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

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.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

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

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

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Les sujets associés

Data Management and Algorithms

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