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MovementSlicer:更好的甘特图可视化移动数据中的行为和相遇事件(MovementSlicer: Better Gantt Charts for Visualizing Behaviors and Meetings in Movement Data)

通过GPS或其他技术收集的移动数据越来越普遍,但是这种数据由于在二维地图上轨迹的遮挡问题而变得难以可视化出来。另一个挑战是提取原始移动数据中有用的更抽象的特征信息(例如相遇事件)。作者展示了MovementSlicer[1]的设计研究,一个可视化个人访问地点和行为的工具,同时展示多个参与者之间的相遇事件。作者首先提出运动数据可视化的分类,然后在分析运动数据,特别是多个参与者的相遇事件支持的任务。他们认为甘特图对于理解小团体的运动和相遇事件有很多好处,并且提出了一个甘特图的设计,甘特图可以把人物嵌入地点信息或地点嵌入人物信息展现在Y轴,并沿水平方向x轴显示时间轴。甘特图的行可以按照活动级别进行排序,并且可以使用显示人们之间相遇次数的加权邻接矩阵进行过滤。甘特图中的没有记录信息的时间间隔可以自动折叠,从而产生多焦点视图。作者使用多个案例研究证明了MovementSlicer的实用性。

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用海量出租车轨迹数据选取广告牌放置位置(SmartAdP: Visual Analytics of Large-scale Taxi Trajectories for Selecting Billboard Locations)

广告牌是最常见的室外广告形式之一。尽管电视广告等传统广告方式仍然占据主导地位,但是近些年来随着人们在出行上花费的时间越来越多,室外广告牌这种广告形式也变得越来越有价值。室外广告牌是否有效取决于他的内容设计,可见性以及放置的地理位置。其中地理位置被认为是最重要的因素。然而选取室外广告牌的放置点并非易事,传统选取室外广告牌位置的方法依靠领域专家进行人工的选取,找到多个潜在的地点,进一步计算每个地点的人流量分析、人群种类分布等人口统计信息,生成报告。提供给商户做参考和选择。这样的方法自动化程度不高并且十分依赖领域专家的知识。因此来自香港科技大学可视化团队的成员开发了SmartAdP,一个基于出租车轨迹数据选取广告牌放置位置的可视分析系统。
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