Método para el Análisis Secuencial de Imágenes de Mapas de Trayectorias Vehiculares que Identifique Patrones de Movilidad.
Abstract:
En este trabajo se centra en identificar patrones de movilidad vehicular. Para ello se utilizan datasets de dos ciudades que son de San Francisco y Roma. se efectúa una implementación de algoritmo GSP, modificado para encontrar secuencias de celdas de trayectorias en base a cantidad de vehículos y velocidad promedio. Siguiendo una metodología no experimental se validara el método con los 2 conjuntos de datos de trayectorias, con el cual se realiza experimentos en los que se calculó adecuadamente los patrones seleccionados dando como resultados que mientras más es la secuencia menor será la cantidad de vehículos que transitan en esas celdas, además de que mientras menor es la secuencia mayor será la velocidad que en la que los vehículos transitaran, con esto se concluyó que la minería de patrones secuenciales GSP es capaz de identificar patrones de movilidad vehicular.
Año de publicación:
2023
Keywords:
- Trayectorias vehiculares
- VEHICULAR TRAJECTORIES, SEQUENTIAL PATTERNS MINING, SEQUENCE.
- GSP
- Sequence
- SEQUENTIAL PATTERNS MINING
- MINERÍA DE PATRONES SECUENCIALES
- SECUENCIA
Fuente:
Tipo de documento:
Bachelor Thesis
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Visión por computadora
- Transporte
Áreas temáticas:
- Métodos informáticos especiales
- Otras ramas de la ingeniería
- Otros productos finales y envases