本文選題：室內(nèi) + 移動(dòng)對象��； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：隨著室內(nèi)定位技術(shù)的廣泛應(yīng)用,傳感器記錄了大量室內(nèi)移動(dòng)對象的位置數(shù)據(jù),而索引技術(shù)作為移動(dòng)對象數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)工作也得到越來越多的研究。已有索引技術(shù)多是針對室外空間的移動(dòng)對象,不能支持室內(nèi)移動(dòng)對象數(shù)據(jù)的三維立體性、軌跡的復(fù)雜性、隨機(jī)性等特點(diǎn),這些索引技術(shù)也僅僅關(guān)注了移動(dòng)對象的位置信息,忽略了語義信息,不能有效地支持室內(nèi)移動(dòng)對象的管理和分析,并且當(dāng)面對海量的移動(dòng)對象數(shù)據(jù)時(shí),這些架構(gòu)在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上的索引都存在性能瓶頸問題。因此,本文提出了面向語義單元的移動(dòng)對象表達(dá)模型,利用語義單元將室內(nèi)移動(dòng)對象的位置語義化,設(shè)計(jì)了SCo II(Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index)索引結(jié)構(gòu)對室內(nèi)移動(dòng)對象的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行索引,能夠有效支持語義粒度上的時(shí)空范圍查詢、移動(dòng)對象語義軌跡查詢。索引基于HBase實(shí)現(xiàn),能夠適應(yīng)大規(guī)模的并發(fā)更新與查詢,具有良好的規(guī)模擴(kuò)展性,規(guī)避了大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫帶來的性能瓶頸問題,實(shí)驗(yàn)證明其具有良好的更新和查詢性能。該索引的實(shí)現(xiàn)方便了基于語義的室內(nèi)移動(dòng)對象分析和數(shù)據(jù)挖掘工作,為今后的分析工作奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the wide application of indoor positioning technology, sensor records a large number of indoor moving object position data, and indexing technology as the basic work of moving object data analysis has been more and more studied.Most of the existing indexing techniques are aimed at moving objects in outdoor space, which can not support the three-dimensional, complex and random characteristics of indoor moving object data. These indexing techniques only focus on the location information of moving objects.The semantic information is ignored, and the management and analysis of indoor moving objects can not be effectively supported. In the case of massive moving object data, there are performance bottlenecks in the indexes of these architectures on traditional relational databases.Therefore, a semantic unit oriented moving object representation model is proposed in this paper. The SCo II(Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index (SCo II(Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index) index structure is designed to index the historical data of the moving object.It can effectively support spatio-temporal query on semantic granularity and semantic track query of moving object.The index is implemented based on HBase and can adapt to large-scale concurrent update and query. It has good scale expansibility and avoids the performance bottleneck problem brought by big data to the traditional database. Experiments show that the index has good update and query performance.The implementation of this index facilitates the analysis and data mining of indoor moving objects based on semantics and lays the foundation for the future analysis work.
【作者單位】： 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41590845) 山西省-中國科學(xué)院科技合作項(xiàng)目(20141011001)
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1773998