Bahndaten Analysen für Fußgänger Raum-Zeit-Activity Study
Summary
Eine Folge von Raumzeit-Verarbeitungsverfahren werden dargestellt, um die menschliche Trajektoriendaten, wie die Verwendung einer GPS-Einrichtung, zum Zweck der Modellierung Fußgängers Raumzeit Tätigkeiten gesammelten analysieren.
Abstract
Es ist allgemein anerkannt, dass die menschliche Bewegung in den räumlichen und zeitlichen Dimensionen direkten Einfluss auf die Übertragung von Krankheiten 1-3 hat. Eine ansteckende Krankheit in der Regel breitet sich über den Kontakt zwischen infizierten und anfälligen Personen in ihren überlappenden Aktivitäten Räumen. Daher kann tägliche Mobilität-Aktivität Informationen als Indikator für die Exposition zu messen, um Faktoren der Infektion riskieren verwendet werden. Allerdings ergeben sich eine große Schwierigkeit und damit die Ursache für wenigen Studien von Infektionskrankheiten Transmission bei der Mikromaßstab vom Fehlen detaillierter individuellen Mobilität Daten. Zuvor im Transport-und Tourismus-Forschung detaillierte Raum-Zeit-Aktivitätsdaten oft auf dem Raum-Zeit-Tagebuch Technik, die Themen aktiv zu erfassen ihre Tätigkeiten in Raum und Zeit erfordert verlassen. Dies ist sehr anspruchsvoll für die Teilnehmer und die Zusammenarbeit der Teilnehmer beeinflusst die Qualität der Daten 4.
ModerneTechnologien wie GPS und Mobilfunk möglich gemacht haben die automatische Sammlung von Bahndaten. Die gesammelten Daten ist jedoch nicht ideal für die Modellierung menschlichen Raum-Zeit-Aktivitäten, die von den Genauigkeiten von bestehenden Vorrichtungen beschränkt. Es gibt auch keine leicht verfügbaren Werkzeug zur effizienten Verarbeitung der Daten für das menschliche Verhalten Studie. Wir stellen Ihnen hier eine Reihe von Methoden und ein integriertes ArcGIS Desktop-basierte grafische Benutzeroberfläche für die Vorverarbeitung und raumzeitliche Analysen der Bahndaten. Wir bieten Beispiele, wie solche Verarbeitung kann verwendet werden, um menschliche Raum-Zeit-Aktivitäten zu modellieren, insbesondere mit Fehler-reiche Fußgängerzone Bahndaten werden, die nützlich sein könnten in der öffentlichen Gesundheit Studien wie Übertragung von Infektionskrankheiten Modellierung.
Das vorgestellte Verfahren umfasst Pre-Processing, Flugbahn Segmentierung Aktionsraum Charakterisierung, Dichte-Schätzung und Visualisierung, und ein paar andere explorative Analyse-Methoden. Pre-processing ist die Reinigung der lärmenden raw Bahndaten. Wir stellen eine interaktive visuelle Pre-Processing-Schnittstelle sowie eine automatische Modul. Trajectory Segmentierung 5 beinhaltet die Identifikation von Indoor-und Outdoor Teile aus vorbearbeitete Raum-Zeit-Spuren. Auch hier sind sowohl interaktive visuelle Segmentierung und automatische Segmentierung unterstützt. Segmented Raum-Zeit-Spuren werden dann analysiert, um daraus Merkmale einer Tätigkeit Raum wie Aktionsradius usw. Dichte Schätzung und Visualisierung verwendet werden, um große Menge von Bahndaten zu Hot Spots und Interaktionen zu modellieren untersuchen. Wir zeigen sowohl Dichte Oberfläche Mapping 6 und Dichte Volume Rendering 7. Wir berücksichtigen auch ein paar andere explorative Datenanalyse (EDA) und Visualisierungen Tools wie Google Earth Unterstützung für Animationen und Anschluss Analyse. Die Suite der analytischen als auch visuelle Methoden in diesem Papier können auf alle Bahndaten für s angewendet werdenTempo-time activity Studien.
Protocol
Representative Results
Discussion
Wir verwendeten Add-In Mechanismus der ArcGIS, um die Schnittstelle zu entwickeln. Alle interaktiven Funktionen implementiert wurden unter Verwendung von C + +. All die automatische Verarbeitung und Analyse-Funktionen wurden unter Verwendung von Python.
AGPS Daten oder GPS-Daten von Fußgängerzone gesammelt präsentiert einzigartige Herausforderung in der Vorverarbeitung die Fehler können massiv sein aufgrund Nachbarschaft zu Gebäuden und häufige Innen stoppt. Darüber hinaus sollte der …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wird durch NIH 1R03AI090465 finanziert.
Materials
| Name of the reagent | Company | Catalogue number | Comments (optional) |
| WorldTracker GPRS | Tracking The World | ||
| A personal computer for running the analysis | |||
| ArcGIS software | ESRI | ||
| Trajectory Analyzer Extension |
References
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