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.

This work focuses on identifying vehicular mobility patterns. For this, datasets of two cities that are from San Francisco and Rome are used. An GSP algorithm implementation is made, modified to find trajectory cell sequences based on the number of vehicles and average speed. Following a non -experimental methodology, the method will be validated with the 2 sets of trajectory data, with which experiments are carried out in which the selected patterns were properly calculated giving as results that the more the sequence is the lower the number of vehicles that travel In those cells, in addition to the lowest sequence, the greater the speed will be the speed than the vehicles transit, with this it was concluded that GSP sequential patterns mining is capable of identifying vehicular mobility patterns.