Summary

Trajetória Análise de Dados para Estudo de Atividade pedonal espaço-tempo

Published: February 25, 2013
doi:

Summary

Um conjunto de métodos de processamento espaço-temporais são apresentados para analisar os dados trajetória humana, como a coletados através de um dispositivo GPS, com a finalidade de modelagem de pedestres espaço-tempo atividades.

Abstract

É bem reconhecido que o movimento humano nas dimensões espaciais e temporais tem influência directa sobre a transmissão da doença 1-3. Uma doença infecciosa normalmente se espalha através do contato entre indivíduos infectados e suscetíveis em seus espaços de atividades sobrepostas. Portanto, a informação da mobilidade actividade diária pode ser usado como um indicador para medir a exposição a factores de risco de infecção. No entanto, uma grande dificuldade e, portanto, a razão para a falta de estudos de transmissão de doenças infecciosas em escala micro surgem da falta de dados detalhados de mobilidade individual. Anteriormente, no transporte e pesquisa de turismo dados detalhados de espaço-tempo de atividade, muitas vezes dependiam da técnica de diário de tempo-espaço, o que requer que os sujeitos ativamente registrar suas atividades no tempo e no espaço. Isso é altamente exigente para os participantes e colaboração dos participantes afeta muito a qualidade dos dados 4.

Modernotecnologias como GPS e comunicações móveis, tornaram possível a recolha automática de dados da trajetória. Os dados coletados, no entanto, não é o ideal para a modelagem de humanos no espaço-tempo atividades, limitada pelas precisões de dispositivos existentes. Também não existe qualquer ferramenta prontamente disponível para o processamento eficiente dos dados para o estudo do comportamento humano. Apresentamos aqui um conjunto de métodos e uma interface de desktop integrado ArcGIS visual baseada nas análises de pré-processamento e espaço-temporal de dados da trajetória. Nós fornecemos exemplos de como esse tratamento pode ser usado para modelar humanos espaço-tempo atividades, especialmente com erro ricos em dados da trajetória de pedestres, que poderiam ser úteis em estudos de saúde pública, como a modelagem de doenças infecciosas de transmissão.

O procedimento apresentado inclui pré-processamento de segmentação trajetória, caracterização espaço de actividade, da densidade e visualização, e alguns outros métodos de análise exploratória. Pré-processing é a limpeza de dados ruidosos trajectória primas. Apresentamos uma interativo interface pré-processamento visual, bem como um módulo automático. Segmentação trajetória 5 envolve a identificação das partes interna e externa do pré-processados ​​de espaço-tempo faixas. Mais uma vez, a segmentação interativa visual e segmentação automática são suportadas. Segmentados espaço-tempo trilhas são então analisados ​​para obter características de um espaço de actividade, como a atividade de estimativa de densidade raio etc e visualização são usados ​​para examinar grande quantidade de dados de trajetória para modelar pontos quentes e interações. Nós demonstrar tanto o mapeamento da superfície densidade 6 e renderização densidade volume 7. Nós também incluímos um par de outras análises de dados exploratórios (EDA) e visualizações ferramentas, como suporte ao Google Earth e animação análise de conexão. O conjunto de analítica, bem como métodos visuais apresentados neste artigo podem ser aplicadas a todos os dados de trajetória para sritmo tempo de estudos de atividade.

Protocol

1. Obtendo dados Trajetória de dados podem ser coletados com o GPS de navegação com GPS, aplicações de rastreamento de telefones inteligentes, bem como o A-GPS (GPS assistido) dispositivos como a empregada em nosso estudo, um dispositivo rastreador comercial criança. Dados da trajetória geralmente é salvo em termos de tempo de latitude e longitude registros. Um intervalo de tempo desejado deve ser definido com base nas necessidades de aplicação. Muitas vezes, o intervalo mais freqüente é…

Representative Results

Trajetória dados foram coletados por voluntários estudantes de graduação da Kean University (NJ, EUA), na primavera de 2010. O objetivo foi estudar os padrões de atividade dos alunos que capturados influenza (diagnosticada por médico ou auto-diagnosticada) em comparação com aqueles que não o fizeram. A fim de ilustrar os métodos e procedimentos apresentados neste trabalho que levou as trajetórias recolhidas na zona campus suburbano para gerar resultados representativos. Trajetórias dentro da área do campus …

Discussion

Utilizou-add-in mecanismo de ArcGIS para desenvolver a interface. Todas as operações interactivas foram implementados usando C + +. Todo o processamento automático e funções de análise foram desenvolvidos utilizando Python.

AGPS dados ou dados GPS coletados por pedestres apresenta desafio único no pré-processamento como os erros podem ser maciça devido a adjacência para edifícios e freqüentes paradas de interiores. Além disso, o foco de pré-processamento de dados não deve ser …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabalho é financiado pelo NIH concessão 1R03AI090465.

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

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Cite This Article
Qi, F., Du, F. Trajectory Data Analyses for Pedestrian Space-time Activity Study. J. Vis. Exp. (72), e50130, doi:10.3791/50130 (2013).

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