使用自编码器压缩GPS轨迹
机器学习
2023-01-19 v1 人工智能
摘要
具备位置追踪能力的移动设备的普遍可用导致GPS数据收集量显著上升。为了减少所需存储量同时保留重要信息，已开发了若干压缩方法。在本文中，我们提出一种基于lstm-autoencoder的方法来压缩和重建GPS轨迹，并在游戏和真实世界数据集上进行了评估。我们考虑了多种压缩比和轨迹长度。性能与其他轨迹压缩算法(即Douglas-Peucker)进行比较。总体而言，结果表明我们的方法在离散Fr\'echet距离和动态时间规整方面显著优于Douglas-Peucker。此外，通过有损重建每个点，所提出的方法相比传统方法具有多重优势。
引用
@article{arxiv.2301.07420,
title = {Compression of GPS Trajectories using Autoencoders},
author = {Michael Kölle and Steffen Illium and Carsten Hahn and Lorenz Schauer and Johannes Hutter and Claudia Linnhoff-Popien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07420},
year = {2023}
}
备注
Accepted at ICAART 2023