Zeitschriftenartikel zum Thema „Spatio-temporal trajectories“
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Gudmundsson, Joachim, Jyrki Katajainen, Damian Merrick, Cahya Ong und Thomas Wolle. „Compressing spatio-temporal trajectories“. Computational Geometry 42, Nr. 9 (November 2009): 825–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.comgeo.2009.02.002.
Der volle Inhalt der QuelleBao, Wei, Li Xin Ji, Shi Lin Gao, Xing Li und Li Xiong Liu. „Video Copy Detection Based on Fusion of Spatio-Temporal Features“. Applied Mechanics and Materials 347-350 (August 2013): 3653–61. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.3653.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Ran, Xiaohui Chen, Lin Ye, Wentao Yu, Bing Zhang und Junnan Liu. „Predicting Vessel Trajectories Using ASTGCN with StemGNN-Derived Correlation Matrix“. Applied Sciences 14, Nr. 10 (12.05.2024): 4104. http://dx.doi.org/10.3390/app14104104.
Der volle Inhalt der QuelleNi, Jinfeng, und Chinya V. Ravishankar. „Indexing Spatio-Temporal Trajectories with Efficient Polynomial Approximations“. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19, Nr. 5 (Mai 2007): 663–78. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2007.1006.
Der volle Inhalt der QuelleSandu Popa, Iulian, Karine Zeitouni, Vincent Oria und Ahmed Kharrat. „Spatio-temporal compression of trajectories in road networks“. GeoInformatica 19, Nr. 1 (03.05.2014): 117–45. http://dx.doi.org/10.1007/s10707-014-0208-4.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Dongzhi, Kyungmi Lee und Ickjai Lee. „Semantic periodic pattern mining from spatio-temporal trajectories“. Information Sciences 502 (Oktober 2019): 164–89. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.035.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jiang, Cheng Zhu, Yun Zhou und Weiming Zhang. „Vessel Spatio-temporal Knowledge Discovery with AIS Trajectories Using Co-clustering“. Journal of Navigation 70, Nr. 6 (03.07.2017): 1383–400. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463317000406.
Der volle Inhalt der QuelleArslan, Muhammad, Christophe Cruz, Ana-Maria Roxin und Dominique Ginhac. „Spatio-temporal analysis of trajectories for safer construction sites“. Smart and Sustainable Built Environment 7, Nr. 1 (03.04.2018): 80–100. http://dx.doi.org/10.1108/sasbe-10-2017-0047.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chengcui. „A Survey of Visual Traffic Surveillance Using Spatio-Temporal Analysis and Mining“. International Journal of Multimedia Data Engineering and Management 4, Nr. 3 (Juli 2013): 42–60. http://dx.doi.org/10.4018/jmdem.2013070103.
Der volle Inhalt der QuelleBoulmakoul, Azedine. „Moving Object Trajectories Meta-Model and Spatio-Temporal Queries“. International Journal of Database Management Systems 4, Nr. 2 (30.04.2012): 35–54. http://dx.doi.org/10.5121/ijdms.2012.4203.
Der volle Inhalt der QuelleSailer, Christian, Peter Kiefer, Joram Schito und Martin Raubal. „Map-based Visual Analytics of Moving Learners“. International Journal of Mobile Human Computer Interaction 8, Nr. 4 (Oktober 2016): 1–28. http://dx.doi.org/10.4018/ijmhci.2016100101.
Der volle Inhalt der QuelleTedjopurnomo, David Alexander, Xiucheng Li, Zhifeng Bao, Gao Cong, Farhana Choudhury und A. K. Qin. „Similar Trajectory Search with Spatio-Temporal Deep Representation Learning“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, Nr. 6 (31.12.2021): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3466687.
Der volle Inhalt der QuelleBicakci, Yunus Serhat, Dursun Zafer Seker und Hande Demirel. „Location-Based Analyses for Electronic Monitoring of Parolees“. ISPRS International Journal of Geo-Information 9, Nr. 5 (01.05.2020): 296. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9050296.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Z., C. Li, Y. Wu, F. Xiao, L. Zhu und J. Shen. „TRAVEL TIME ESTIMATION USING SPATIO-TEMPORAL INDEX BASED ON CASSANDRA“. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-4 (19.09.2018): 235–42. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-4-235-2018.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Tao, Huiqing Shen, Jianxin Qin und Longgang Xiang. „Extracting Stops from Spatio-Temporal Trajectories within Dynamic Contextual Features“. Sustainability 13, Nr. 2 (12.01.2021): 690. http://dx.doi.org/10.3390/su13020690.
Der volle Inhalt der QuelleBusch, S., T. Schindler, T. Klinger und C. Brenner. „ANALYSIS OF SPATIO-TEMPORAL TRAFFIC PATTERNS BASED ON PEDESTRIAN TRAJECTORIES“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B2 (08.06.2016): 497–503. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b2-497-2016.
Der volle Inhalt der QuelleGraser, Anita. „Evaluating Spatio-temporal Data Models for Trajectories in PostGIS Databases“. GI_Forum 1 (2018): 16–33. http://dx.doi.org/10.1553/giscience2018_01_s16.
Der volle Inhalt der QuelleBusch, S., T. Schindler, T. Klinger und C. Brenner. „ANALYSIS OF SPATIO-TEMPORAL TRAFFIC PATTERNS BASED ON PEDESTRIAN TRAJECTORIES“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B2 (08.06.2016): 497–503. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b2-497-2016.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Shengsheng, Dayou Liu, Changji Wen, Weiwei Liu und Yong Lai. „Interactive Activity Learning from Trajectories with Qualitative Spatio-Temporal Relation“. Chinese Journal of Electronics 24, Nr. 3 (01.07.2015): 508–12. http://dx.doi.org/10.1049/cje.2015.07.012.
Der volle Inhalt der QuelleSighencea, Bogdan Ilie, Ion Rareș Stanciu und Cătălin Daniel Căleanu. „D-STGCN: Dynamic Pedestrian Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks“. Electronics 12, Nr. 3 (26.01.2023): 611. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030611.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Huandong, Qiaohong Yu, Yu Liu, Depeng Jin und Yong Li. „Spatio-Temporal Urban Knowledge Graph Enabled Mobility Prediction“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 5, Nr. 4 (27.12.2021): 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3494993.
Der volle Inhalt der QuelleCHENEVIÈRE, FREDERIC, SAMIA BOUKIR und BERTRAND VACHON. „COMPRESSION AND RECOGNITION OF SPATIO-TEMPORAL SEQUENCES FROM CONTEMPORARY BALLET“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 20, Nr. 05 (August 2006): 727–45. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001406004880.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Wenguang, Kan Ren, Minjie Wan, Xiaofang Kong und Weixian Qian. „Dynamic Multiple Object Segmentation with Spatio-Temporal Filtering“. Sensors 24, Nr. 7 (25.03.2024): 2094. http://dx.doi.org/10.3390/s24072094.
Der volle Inhalt der QuelleKhoshahval, S., M. Farnaghi und M. Taleai. „SPATIO-TEMPORAL PATTERN MINING ON TRAJECTORY DATA USING ARM“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W4 (27.09.2017): 395–99. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w4-395-2017.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Yaolin, Hongbo Huang, Xiuying Wang, Xiaoxu Yan und Longfei Xu. „Spatio-Temporal Fusion for Human Action Recognition via Joint Trajectory Graph“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 7 (24.03.2024): 7579–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i7.28590.
Der volle Inhalt der QuelleMcGuire, M. P., V. P. Janeja und A. Gangopadhyay. „Mining trajectories of moving dynamic spatio-temporal regions in sensor datasets“. Data Mining and Knowledge Discovery 28, Nr. 4 (15.06.2013): 961–1003. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-013-0324-z.
Der volle Inhalt der QuelleInui, Norio, und Makoto Katori. „Statistical Properties of Trajectories of Friendly Walkers on Spatio-Temporal Plane“. Journal of the Physical Society of Japan 70, Nr. 1 (15.01.2001): 78–85. http://dx.doi.org/10.1143/jpsj.70.78.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Dongzhi, Kyungmi Lee und Ickjai Lee. „Mining hierarchical semantic periodic patterns from GPS-collected spatio-temporal trajectories“. Expert Systems with Applications 122 (Mai 2019): 85–101. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2018.12.047.
Der volle Inhalt der QuelleGovender, Divina, und Jules-Raymond Tapamo. „Spatio-Temporal Scale Coded Bag-of-Words“. Sensors 20, Nr. 21 (09.11.2020): 6380. http://dx.doi.org/10.3390/s20216380.
Der volle Inhalt der QuelleDorosti, Ali, Ali Asghar Alesheikh und Mohammad Sharif. „Measuring Trajectory Similarity Based on the Spatio-Temporal Properties of Moving Objects in Road Networks“. Information 15, Nr. 1 (17.01.2024): 51. http://dx.doi.org/10.3390/info15010051.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Zheng, Xueyuan Huang, Chun Liu und Wei Yang. „Spatio-Temporal Unequal Interval Correlation-Aware Self-Attention Network for Next POI Recommendation“. ISPRS International Journal of Geo-Information 11, Nr. 11 (29.10.2022): 543. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi11110543.
Der volle Inhalt der QuelleRichardson, Alex D., Tibor Antal, Richard A. Blythe und Linus J. Schumacher. „Learning spatio-temporal patterns with Neural Cellular Automata“. PLOS Computational Biology 20, Nr. 4 (26.04.2024): e1011589. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011589.
Der volle Inhalt der QuelleG M, Basavaraj, und Ashok Kusagur. „Crowd Anomaly Detection Using Motion Based Spatio-Temporal Feature Analysis“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 7, Nr. 3 (01.09.2017): 737. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v7.i3.pp737-747.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, J., J. Huang und X. Zhang. „CASTLE: A CONTEXT-AWARE SPATIAL-TEMPORAL LOCATION EMBEDDING PRE-TRAINING MODEL FOR NEXT LOCATION PREDICTION“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-4/W2-2022 (12.01.2023): 15–21. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w2-2022-15-2023.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Hui, Albert Ali Salah und Ronald Poppe. „TCNet: Continuous Sign Language Recognition from Trajectories and Correlated Regions“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 4 (24.03.2024): 3891–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28181.
Der volle Inhalt der QuelleTamilmani, Rajesh, und Emmanuel Stefanakis. „Semantically Enriched Simplification of Trajectories“. Proceedings of the ICA 2 (10.07.2019): 1–8. http://dx.doi.org/10.5194/ica-proc-2-128-2019.
Der volle Inhalt der QuelleDemšar, Urška, und Kirsi Virrantaus. „Space–time density of trajectories: exploring spatio-temporal patterns in movement data“. International Journal of Geographical Information Science 24, Nr. 10 (11.10.2010): 1527–42. http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2010.511223.
Der volle Inhalt der QuelleArslan, Muhammad, Christophe Cruz und Dominique Ginhac. „Semantic Enrichment of Spatio-temporal Trajectories for Worker Safety on Construction Sites“. Procedia Computer Science 130 (2018): 271–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.039.
Der volle Inhalt der QuelleCuenca-Jara, Jesús, Fernando Terroso-Sáenz, Mercedes Valdés-Vela und Antonio F. Skarmeta. „Classification of spatio-temporal trajectories from Volunteer Geographic Information through fuzzy rules“. Applied Soft Computing 86 (Januar 2020): 105916. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105916.
Der volle Inhalt der QuelleArslan, Muhammad, Christophe Cruz und Dominique Ginhac. „Semantic enrichment of spatio-temporal trajectories for worker safety on construction sites“. Personal and Ubiquitous Computing 23, Nr. 5-6 (30.01.2019): 749–64. http://dx.doi.org/10.1007/s00779-018-01199-5.
Der volle Inhalt der QuelleHosseinpoor Milaghardan, Amin, Rahim Ali Abbaspour und Christophe Claramunt. „A Spatio-Temporal Entropy-based Framework for the Detection of Trajectories Similarity“. Entropy 20, Nr. 7 (23.06.2018): 490. http://dx.doi.org/10.3390/e20070490.
Der volle Inhalt der QuelleNasiri, Afsaneh, Sanaz Azimi und Rahim Ali Abbaspour. „Data Reduction of Spatio-temporal Trajectories using a Modified Online Compression Algorithm“. Journal of Geospatial Information Technology 6, Nr. 3 (01.12.2018): 23–38. http://dx.doi.org/10.29252/jgit.6.3.23.
Der volle Inhalt der QuelleSerrano, Ismael, Oscar Deniz, Gloria Bueno, Guillermo Garcia-Hernando und Tae-Kyun Kim. „Spatio-temporal elastic cuboid trajectories for efficient fight recognition using Hough forests“. Machine Vision and Applications 29, Nr. 2 (07.12.2017): 207–17. http://dx.doi.org/10.1007/s00138-017-0894-7.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ye, Hongxiang Ren und Haijiang Li. „PyVT: A toolkit for preprocessing and analysis of vessel spatio-temporal trajectories“. SoftwareX 21 (Februar 2023): 101316. http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2023.101316.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ying, Guangyuan Li, Kun Zhou und Caicong Wu. „Field–Road Operation Classification of Agricultural Machine GNSS Trajectories Using Spatio-Temporal Neural Network“. Agronomy 13, Nr. 5 (20.05.2023): 1415. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy13051415.
Der volle Inhalt der QuelleDritsas, Elias, Andreas Kanavos, Maria Trigka, Spyros Sioutas und Athanasios Tsakalidis. „Storage Efficient Trajectory Clustering and k-NN for Robust Privacy Preserving Spatio-Temporal Databases“. Algorithms 12, Nr. 12 (11.12.2019): 266. http://dx.doi.org/10.3390/a12120266.
Der volle Inhalt der QuelleSato, Yuta, Yoko Sasaki und Hiroshi Takemura. „STP4: spatio temporal path planning based on pedestrian trajectory prediction in dense crowds“. PeerJ Computer Science 9 (30.10.2023): e1641. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1641.
Der volle Inhalt der QuelleILG, WINFRIED, GÖKHAN H. BAKIR, JOHANNES MEZGER und MARTIN A. GIESE. „ON THE REPRESENTATION, LEARNING AND TRANSFER OF SPATIO-TEMPORAL MOVEMENT CHARACTERISTICS“. International Journal of Humanoid Robotics 01, Nr. 04 (Dezember 2004): 613–36. http://dx.doi.org/10.1142/s0219843604000320.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Jincan, Shuang Li und Chunsheng Liu. „Traffic Agents Trajectory Prediction Based on Spatial–Temporal Interaction Attention“. Sensors 23, Nr. 18 (12.09.2023): 7830. http://dx.doi.org/10.3390/s23187830.
Der volle Inhalt der QuelleJunge, Wolfgang. „Spatio-temporal resolution of primary processes of photosynthesis“. Faraday Discussions 177 (2015): 547–62. http://dx.doi.org/10.1039/c5fd90015h.
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