Trajetórias de objetos móveis: você já pensou que pode estar sendo monitoriado ? Vania Bogorny vania@inf.ufsc.br.

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1 Trajetórias de objetos móveis: você já pensou que pode estar sendo monitoriado ? Vania Bogorny

2 Roteiro O que são Trajetórias de Objetos Móveis?
Para que servem Trajetórias? Pesquisa em Trajetórias Bancos de Dados de Trajetórias Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos Mineração de Trajetórias

3 A Explosão da Rede Sem Fio
Você utiliza algum desses dispositivos ? Você alguma vez já se sentiu monitorado?

4 A Explosão da Rede Sem Fio
Dispositivos móveis deixam traços digitais que podem ser coletados como trajetórias, descrevendo a mobilidade de seus usuários Geram um novo tipo de dado, chamado “ Trajetorias de Objetos Moveis” 4

5 A importância deste novo tipo de dado
Monitoramento de 100 mil usuários Resultados podem ajudar epidemiologistas a prever como um virus pode se espalhar e os administradores urbanos a alocar os recursos Pessoas seguem caminhos regulares com poucos destinos, como casa e trabalho, e viagens longas ocasionais (férias) A distancia percorrida varia entre a população, mas todas seguem um padrão semelhante: “percorrem distâncias curtas no dia a dia”

6 Exemplos de Trajetórias de GPS: Barcos de Pesca de Atum

7 Exemplos de Trajetórias de GPS: Barcos de Pesca

8 Exemplos de Trajetórias de GPS: Veículos

9 Exemplos de Trajetórias de GPS: Veículos

10 Trajetórias Geradas por Telefone Celular
= célula (abrangência de uma antena de telefonia celular)

11 Como é um dado de trajetória computacionalmente falando?
Trajetórias brutas: <(x1,y1,t1), (x2,y2,t2), (x3,y3,t3),... (xn,yn,tn)> La nostra assunzione di base sui dati è che le traiettorie di oggetti mobili possano essere ricostruite in un modo approssimato sulla base dei log lasciati dagli oggetti mentre si muovono all'interno dell'infrastruttura di rete. Per esempio, un telefono mobile che si muove fra le varie celle, durante le sue interazioni con la rete, lascia un insieme di triplette (id, loc, t), che specificano la localizzazione spaziale loc, al tempo t, del telefono id. Utilizzando l'insieme di triplette di un determinato oggetto id è possibile, in principio, definire (approssimare) una funzione: che assegna una posizione all'oggetto id per ogni istante, in un intervallo di tempo determinato. Noi chiamiamo tale funzione traiettoria, e ci concentriamo sul problema del clustering su un insieme di finito di questo tipo di oggetti. 11

12 Exemplo de uma tabela com trajetórias reais
TID X Y DATA HORA A 680271,8508 ,6403 680272,0240 ,8229 680271,8575 ,1940 680271,5200 ,5672 680271,0138 ,1270 680270,0036 ,4312 680269,6661 ,8044 B 680269,6705 ,1735 680269,6772 ,7272 La nostra assunzione di base sui dati è che le traiettorie di oggetti mobili possano essere ricostruite in un modo approssimato sulla base dei log lasciati dagli oggetti mentre si muovono all'interno dell'infrastruttura di rete. Per esempio, un telefono mobile che si muove fra le varie celle, durante le sue interazioni con la rete, lascia un insieme di triplette (id, loc, t), che specificano la localizzazione spaziale loc, al tempo t, del telefono id. Utilizzando l'insieme di triplette di un determinato oggetto id è possibile, in principio, definire (approssimare) una funzione: che assegna una posizione all'oggetto id per ogni istante, in un intervallo di tempo determinato. Noi chiamiamo tale funzione traiettoria, e ci concentriamo sul problema del clustering su un insieme di finito di questo tipo di oggetti.

13 Roteiro O que são Trajetórias de Objetos Móveis?
Para que servem Trajetórias? Pesquisa em Trajetórias Bancos de Dados de Trajetórias Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos Mineração de Trajetórias

14 Para que servem trajetórias?
Análise de: Como as pessoas se movem na cidade Durante o dia, semana, final de semana, etc Movimentos típicos? Como os hábitos de movimento têm alterado na última década-ano-mês-dia? Relações de movimento entre 2 areas?

15 Aplicações Rastreamento de Veículos Segurança Trânsito
Transportadoras monitoram seus caminhões Seguradoras instalam GPS para monitoriar veículos segurados Segurança Localizar uma chamada 190 Trânsito Alertar pessoas sobre uma área de congestionamento, acidente, etc Comportamento de Animais Quais as trajetórias de determinado tipo de pássaro migratório? Onde eles param? Por quanto tempo? ... Controle de Barcos de Pesca Os barcos estão pescando em áreas onde realmente deveriam pescar?

16 Serviços de Localização (Passado)
Limitados a sinais de tráfego fixos

17 Serviços de Localização (Hoje)
Tráfego Quantos carros estão na Estrada X? Qual é o tempo estimado para chegar ao destino? Busca baseada em localização: Quais são os restaurantes no raio de 5KM da minha posição atual? Onde está a churrascaria mais próxima? Avisos: Envie cupons a todos os clientes num raio de 4 KM da minha loja

18 Roteiro O que são Trajetórias de Objetos Móveis?
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19 O poder de BD de Objetos Móveis
(Wolfson 1999) Passado: Durante o ultimo ano, quantas vezes o ônibus 435 atrasou mais de 10 minutos ao passar pela parada 215? MOD Restrição: Aeronaves devem voar a uma distância mínima de 2km entre si. Futuro: Quais caminhões chegarão ao seu destino nos próximos 20 minutos? Presente: Onde estão os táxis a menos de 1 KM de onde estou?

20 Protótipos de Bancos de Dados de Objetos Móveis
SECONDO – Ralph Guting (Alemanha) HERMES – Yannis Theodoridis and Nikos Pelekis (Grécia)

21 Secondo University of Hagen

22 Data Types (Guting 1999) Moving Point (mpoint) Moving Region (mregion) Data Types: mpoint e mregion são mapeamentos do tempo para o espaço mpoint = ponto no tempo mregion = região no tempo Exemplos: vôo (id: string, origem: string, destino: string, rota: mpoint) tempestade (id: string, tipo: string, area: mregion)

23 Operadores Espaço-Temporais
(Guting 1999) Exemplos de Operadores: Intersection (mpoint, mregion) → mpoint distance (mpoint, mpoint) → mreal trajectory (mpoint) → line deftime(mpoint) → period length (line) → real t5 t4 t2 t3 t1 t1 t4 t5 t2 t3 t0 tn

24 Consultas Espaço-Temporais
vôo (id: string, origem: string, destino: string, rota: mpoint) Consulta 1: “Encontre os vôos de São Paulo que voaram mais de 4000 km.” SELECT * FROM voo WHERE origem = ’SP’ AND length (trajectory (rota) ) > 4000 Consulta 2: “Encontre os pares de aviões que durante seus vôos se aproximaram em menos de 2000 metros!” SELECT f.id, g.id FROM voo f, voo g WHERE f.id <> g.id AND min (distance (f.rota, g.rota) ) < 2000 t1 t2 t3 t4 t5

25 Hermes University of Pireaus

26 Hermes (Theodoridis and Peleikis 2007) Dimensão espacial e temporal (tipo de dado PONTO) HERMES Moving Data Cartridge (MDC) Implementado como um novo módulo, similar ao Oracle Spatial Data Cartridge Implementa diversos operadores espaco-temporais para relacionamentos espaço-temporais e similaridade: Trajetórias individuais Grupos de trajetórias

27 HERMES (Arquitetura) Hermes (Theodoridis and Peleikis 2007) Temporal
Dimension Hermes Spatial Dimension

28 Operações .....rico grupo de operações espaciais
Gera um poligono ao redor um timestamp f_buffer Calcula a distância entre dois pontos (tempo) de 2 objetos móveis f_distance Verifica se um objeto está a frente de um ponto em um certo instante de tempo f_front Verifica se um objeto está a atrás de um ponto em um certo instante de tempo f_behind .....rico grupo de operações espaciais

29 Roteiro O que são Trajetórias de Objetos Móveis?
Para que servem Trajetórias? Pesquisa em Trajetórias Bancos de Dados de Trajetórias Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos Mineração de Trajetórias

30 Modelagem Conceitual

31 Trajetória Metafórica (Spaccapietra 2008)
end Time (Professor, EPFL, ) (Professor, Dijon, ) (Lecturer, Paris VI, ) (Assistant, Paris VI, ) position institution begin

32 Modelagem Conceitual (EPFL, Suíça)
Primeiro modelo conceitual para trajetórias: STOP: parte importante de uma trajetória do ponto de vista de uma aplicação, considerando as seguintes restrições: durante um stop o objeto móvel é considerado parado O stop tem uma duração (tf - ti > 0) MOVE: parte da trajetória entre 2 stops consecutivos ou entre um stop e o início/fim da trajetória 32

33 Modelo de Stops e Moves Traveler location Has Trajectory hasStops From
0:N list Has 1:1 Trajectory 2:N list hasStops 1:1 0:1 From 1:1 Stop Move ƒ(T) 1:1 0:1 To 0:N IsIn 0:N Place

34 Principal Problema: Falta de semântica
Dados Geográficos Trajetórias Brutas (x,y,t) Geografia + Trajetória Bruta = Trajetória Semântica

35 A importância de considerar a semântica
Cinema R Restaurant SC T3 H Hotel T2 T3 T2 T1 T4 T1 T4 Padrão Geométrico Padrão SEMÂNTICO Hotel p/ Restaurante, passando por SC (b) Cinema, passando por SC

36 Adicionando semântica às trajetórias: usando STOPS
STOPS são dependentes da aplicação 1 2 Ibis Hotel [10:00-12:00]] Aeroporto [08:00 – 08:30] Museu Louvre [13:00 – 17:00] Torre Eifel [17:30 – 18:00] 3 Rótula [08:40 – 08:45] Congestionamento [09:00 – 09:15] Cruzamento [12:15 – 12:22] Aeroporto [08:00 – 08:30]

37 Métodos para Adicionar Semântica
1) IB-SMoT (baseado na intersecção) 2) CB-SMoT (baseado na velocidade)

38 Método Baseado em Interseção
Usa a noção de stops e moves O usuário define os tipos de objetos geográficos de interesse (depende da aplicação) – candidate stops Analisa cada trajetória separadamente

39 O método IB-SMoT S // Stops M // Moves Entrada: Trajetórias Brutas
Objetos Geográficos de interesse da aplicação (candidate stops) Saída: Método: S // Stops M // Moves Louvre 09-12 Torre Eifel 16-17 IbisH. 13-14 39

40 Método baseado em velocidade
Também usa a noção de stops e moves Clusterização de trajetórias individuais baseado na velocidade: velocidade baixa  local importante (stop)

41 O método CB-SMoT Passo 1: encontra os clusters
Unknown stop 2.2: Se não houver intersecção durante durante o tempo mínimo  unknown stop 2.1: Se intercectar pelo tempo mínimo  é um STOP Louvre 09-12 Torre Eifel 16-17 IbisH. 13-14 Passo 2: Adiciona semântica a cada cluster (testa interseção com os candidate stops)

42 Unkown Stops T1 T2 mesmo unknown stop outro unknown stop

43 Resultados obtidos com os Métodos que Agregam Semântica - Trajetórias de Carros

44 Resultados obtidos com os Métodos que Agregam Semântica – Trajetórias de Barcos de Pesca

45 Resultados obtidos com os Metodos que Agregam Semântica – Trajetórias de Barcos de Pesca

46 Roteiro O que são Trajetórias de Objetos Móveis?
Para que servem Trajetórias? Pesquisa em Trajetórias Bancos de Dados de Trajetórias Modelagem de Trajetórias e a Importância dos Aspectos Semânticos Mineração de Trajetórias

47 De dados para padrões Porto Alegre Santa Maria

48 Mineração de Trajetórias : Clustering
Agrupar trajetórias similares Gerar um resumo para cada grupo = célula

49 Mineração de Trajetórias : Padrões Sequenciais
Descoberta de caminhos percorridos com frequência

50 Mineração de Trajetórias : Classificação
Extração de regras de comportamento ao longo do tempo Usar essas regras para prever o comportamento de usuários no futuro 60% 7% 8% 5% 20% ?

51 Mineração de Trajetórias: Resumo
90% dos trabalhos são na área de clustering de trajetórias, usando medidas de similaridade Poucos pesquisadores trabalham com contexto e semântica em trajetórias Os métodos desenvolvidos para trabalhar com trajetórias podem ser utilizados em diversos domínios de aplicação