CiNCT：基于相对运动标注的海量车辆轨迹压缩与检索
数据结构与算法
2017-10-02 v2
摘要
在本文中，我们提出了一种用于道路网络中运动对象轨迹的压缩数据结构，其中轨迹被表示为道路边的序列。与现有的网络轨迹压缩方法不同，我们的方法支持模式匹配和从任意位置解压缩，同时保持具有理论保证的高压缩率。具体而言，我们的方法基于 FM-index，这是一种用于模式匹配的快速且紧凑的数据结构。为了增强压缩效果，我们将道路网络的稀疏性纳入数据结构中。特别地，我们提出了相对运动标注和 PseudoRank 这两个新颖概念，它们各自在减少数据大小和查询处理时间方面做出了显著贡献。我们的理论分析和实验研究揭示了所提方法相较于现有轨迹压缩方法和 FM-index 变体的优势。
引用
@article{arxiv.1706.02885,
title = {CiNCT: Compression and retrieval for massive vehicular trajectories via relative movement labeling},
author = {Satoshi Koide and Yukihiro Tadokoro and Chuan Xiao and Yoshiharu Ishikawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02885},
year = {2017}
}