Data-Driven Trajectory Smoothing - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2011

Data-Driven Trajectory Smoothing

Frédéric Chazal
Daniel Chen
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 911696
Leonidas J. Guibas
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 850076
Xiaoye Jiang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 911697
Christian Sommer
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 911698

Résumé

Motivated by the increasing availability of large collections of noisy GPS traces, we present a new data-driven framework for smoothing trajectory data. The framework, which can be viewed of as a generalization of the classical moving average technique, naturally leads to efficient algorithms for various smoothing objectives. We analyze an algorithm based on this framework and provide connections to previous smoothing techniques. We implement a variation of the algorithm to smooth an entire collection of trajectories and show that it perform well on both synthetic data and massive collections of GPS traces.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

inria-00629932 , version 1 (07-10-2011)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00629932 , version 1

Citer

Frédéric Chazal, Daniel Chen, Leonidas J. Guibas, Xiaoye Jiang, Christian Sommer. Data-Driven Trajectory Smoothing. [Research Report] RR-7754, INRIA. 2011. ⟨inria-00629932⟩
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