Name: trajectory data analyses for pedestrian space-time activity study
Uploaded: 2013-02-25T12:03:00
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Questo lavoro è finanziato dalla sovvenzione del NIH 1R03AI090465.

1. Ricevere i dati <ol><li> I dati di traiettoria possono essere raccolti con palmari GPS, GPS-enabled applicazioni intelligenti di monitoraggio telefono, così come A-GPS (Assisted GPS) dispositivi come quello impiegato nel nostro studio, uno spot dispositivo tracker bambino. </li><li> Dati di traiettoria in genere viene salvato in termini di tempo-latitudine-longitudine record. Un intervallo di tempo desiderato deve essere impostato in base alle esigenze applicative. Spesso l&#39;intervallo più frequente è desider...

<ol>
	<li>Stoddard, S. T., Morrison, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+human+movement+in+the+transmission+of+vector-borne+pathogens.">The role of human movement in the transmission of vector-borne pathogens.</a> PLoS Negl. Trop. Dis. 3 (7), e10 (2009).</li><li>Morens, D. M., Folkers, G. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+challenge+of+emerging+and+re-emerging+infectious+diseases.">The challenge of emerging and re-emerging infectious diseases.</a> Nature. 430, 242-249 (2004).</li><li>Viboud, C., Bjornstad, O. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchrony,+waves,+and+spatial+hierarchies+in+the+spread+of+influenza.">Synchrony, waves, and spatial hierarchies in the spread of influenza.</a> Science. 312, 447-451 (2006).</li><li>Shoval, N., Isaacson, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Application+of+tracking+technologies+to+the+study+of+pedestrian+spatial+behaviour.">The Application of tracking technologies to the study of pedestrian spatial behaviour.</a> The Professional Geographer. 58 (2), 172-183 (2006).</li><li>Yu, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatio-temporal+GIS+design+for+exploring+interactions+of+human+activities.">Spatio-temporal GIS design for exploring interactions of human activities.</a> Cartography and Geographic Information Science. 33 (1), 3-19 (2006).</li><li>Kwan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interactive+geovisualization+of+activity-travel+patterns+using+three-dimensional+geographical+information+systems:+a+methodological+exploration+with+a+large+data+set.">Interactive geovisualization of activity-travel patterns using three-dimensional geographical information systems: a methodological exploration with a large data set.</a> Transportation Research Part C. 8, 185-203 (2000).</li><li>Dem&#353;ar, U., Virrantaus, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Space-time+density+of+trajectories:+exploring+spatio-temporal+patterns+in+movement+data.">Space-time density of trajectories: exploring spatio-temporal patterns in movement data.</a> International Journal of Geographical Information Science. 24 (10), 1527-1542 (2010).</li><li>Kraak, M., Koussoulakous, A., Fisher, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> A visualization environment for the space-time cube. , 189-200 (2004).</li><li>MacEachren, A. M., Polsky, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visualizing+spatial+relationships+among+health,+environmental,+and+demographic+statistics:+interface+design+issues.">Visualizing spatial relationships among health, environmental, and demographic statistics: interface design issues.</a> , 880-887 (1997).</li><li>Levory, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Display+of+surfaces+from+volume+data.">Display of surfaces from volume data.</a> IEEE Computer Graphics and Application. 8 (5), 29-37 (1998).</li><li>Drebin, R. A., Carpenter, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volume+Rendering.">Volume Rendering.</a> Computer Graphics. , (1998).</li><li>Lee, W., Krumm, J., Zheng, Y., Zhou, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Trajectory+preprocessing.">Trajectory preprocessing.</a> Computing with Spatial Trajectories. , 3-34 (2011).</li><li>Han, B., Comaniciu, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sequential+kernel+density+approximation+and+its+application+to+real-time+visual+tracking.">Sequential kernel density approximation and its application to real-time visual tracking.</a> IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. , (2007).</li></ol>

Abbiamo usato aggiuntivo meccanismo di ArcGIS sviluppare l&#39;interfaccia. Tutte le operazioni interattive sono state realizzate in C + +. Tutto il trattamento automatico e funzioni di analisi sono state sviluppate utilizzando Python. Dati AGPS, o dati GPS raccolti da pedonale presenta sfida unica nel pre-elaborazione, come gli errori possono essere enormi a causa di adiacenza agli edifici e alle frequenti fermate interne. Inoltre, la messa a fuoco di pre-elaborazione non dovrebbe essere la...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome del reagente </td><td> Azienda </td><td> Numero di catalogo </td><td> Commenti (opzionale) </td></tr><tr><td> WorldTracker GPRS </td><td> Monitoraggio Il Mondo </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Un personal computer per eseguire l&#39;analisi </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> ArcGIS software </td><td> ESRI </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Traiettoria Analyzer Estensione </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

trajectory data analyses for pedestrian space-time activity study

È ben noto che il movimento umano nelle dimensioni spaziali e temporali ha un&#39;influenza diretta sulla trasmissione della malattia 1-3. Una malattia infettiva si diffonde in genere attraverso il contatto tra individui infetti e suscettibili nei loro spazi di attività sovrapposte. Pertanto, l&#39;attività quotidiana mobilità-informazione può essere utilizzata come indicatore per misurare l&#39;esposizione a fattori di rischio di infezione. Tuttavia, una difficoltà maggiore e quindi la ragione per scarsità di studi di trasmissione di malattie infettive in scala micro derivano dalla mancanza di dati dettagliati mobilità individuale. In precedenza nel trasporto e turismo di ricerca dettagliati spazio-temporali dei dati relativi all&#39;attività spesso invocati lo spazio-tempo tecnica di diario, che richiede di registrare i soggetti attivamente le proprie attività nel tempo e nello spazio. Questo è molto impegnativo per i partecipanti e la collaborazione da parte dei partecipanti influisce notevolmente sulla qualità dei dati 4. Modernotecnologie come il GPS e le comunicazioni mobili hanno reso possibile la raccolta automatica dei dati di traiettoria. I dati raccolti, tuttavia, non è ideale per modellare umani spazio-temporali attività, limitata dalla precisione dei dispositivi esistenti. Non ci è inoltre strumento prontamente disponibili per l&#39;elaborazione efficiente dei dati per lo studio del comportamento umano. Vi presentiamo qui una serie di metodi e di un sistema integrato di ArcGIS desktop-based interfaccia visiva per le analisi di pre-elaborazione e spazio-temporale dei dati di traiettoria. Forniamo esempi di come tale processo possa essere utilizzato per modellare umani spazio-temporali delle attività, in particolare con i dati di errore pedonali ricchi di traiettoria, che potrebbero essere utili in studi sulla salute pubblica come la modellazione trasmissione di malattie infettive. La procedura presentata include pre-processing, segmentazione traiettoria, spazio caratterizzazione attività, stima della densità e la visualizzazione, e alcuni altri metodi di analisi esplorative. Pre-processing è la pulizia dei dati rumorosi traiettoria grezzi. Si introduce una visuale interattivo pre-elaborazione interfaccia così come un modulo automatico. Segmentazione della traiettoria 5 comporta l&#39;identificazione delle parti interne ed esterne di pre-lavorati spazio-temporali tracce. Ancora, sia segmentazione interattiva visiva e segmentazione automatica sono supportati. Segmentati spazio-temporali tracce vengono quindi analizzati per derivare le caratteristiche del proprio spazio di attività come stima raggio Densità attività ecc e visualizzazione sono utilizzati per esaminare grandi quantità di dati di traiettoria per modellare punti caldi e interazioni. Dimostriamo sia la mappatura densità superficiale e volume 6 il rendering densità 7. Abbiamo anche un paio di altre analisi esplorativa dei dati (EDA) e gli strumenti di visualizzazioni, come il supporto di animazione Google Earth e analisi della connessione. La suite di analitica e metodi visivi presentati in questo documento può essere applicato a tutti i dati di traiettoria per space-time attività consiste nello studio.

I dati sono stati raccolti dalla traiettoria volontariato studenti universitari da Kean University (NJ, USA) nella primavera del 2010. Lo scopo era quello di studiare i modelli di attività degli studenti che catturati influenza (diagnosticata dal medico o auto-diagnosi) rispetto a coloro che non hanno. Al fine di illustrare le modalità e le procedure presentate in questo documento abbiamo preso le traiettorie raccolti all&#39;interno dell&#39;area suburbana campus per generare i risultati rappresentativi. Traiettorie ...

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Trajectory Data Analyses for Pedestrian Space-time Activity Study

Una serie di metodi di elaborazione spazio-temporali vengono presentati per analizzare dati di traiettoria umani, come quelli raccolti utilizzando un dispositivo GPS, al fine di modellazione pedonali spazio-temporali attività.

Le analisi per i dati di traiettoria pedonale Lo spazio-tempo di attività di studio

It is well recognized that human movement in the  spatial and temporal dimensions has direct influence on disease transmission1-3.  An infectious disease ...

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