A Framework for Automatic Annotation of Semantic Trajectories

par Tales Paiva Nogueira

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Hervé Martin.

Le président du jury était Ahmed Lbath.

Le jury était composé de Rossana Maria De Castro Andrade.

Les rapporteurs étaient Thomas Devogele, Alain Bouju.

  • Titre traduit

    Un Framework pour l'annotation automatique des trajectoires sémantiques


  • Résumé

    Les données de localisation sont présentes dans plusieurs aspects de notre vie. Nous assistons à une utilisation croissante de ce type de données par une variété d'applications. En conséquence, les systèmes d'information sont demandés à traiter des grands ensembles de données brutes afin de construire des abstractions de haut niveau. La convergence des services de localisation et des standards de la Web sémantique rendent plus faciles les taches d’interconnexion et d’annotation des trajectoires.Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la modélisation de trajectoires dans le contexte de la Web sémantique. Nous proposons une ontologie pour représenter des épisodes génériques. Notre modèle couvre aussi des éléments contextuels qui peuvent être liés à des trajectoires. Nous proposons aussi un framework contenant trois algorithmes d'annotation des trajectoires. Le premier détecte les mouvements, les arrêts et les données manquants; le second est capable de compresser des séries temporelles et de créer des épisodes qui reprennent l'évolution des caractéristiques de la trajectoire; le troisième exploite les données liées pour annoter des trajectoires avec des éléments géographiques qui l’intersecte a partir des données d'OpenStreetMap.Comme résultats, nous avons une nouvelle ontologie qui peut représenter des phénomènes spatiotemporels dans différents niveaux de granularité. En outre, notre méthode de détection de mouvement-arrêt-bruit est capable de traiter des traces échantillonnées irrégulièrement et ne dépend pas des données externes; notre méthode de compression des séries temporelles est capable de trouver des valeurs qui la résume en même temps que des segments trop courts sont évités; et notre algorithme d'annotation spatiale explore des données liées et des relations entre concepts pour trouver des types pertinents d'entités spatiales qui peuvent décrire l'environnement où la trajectoire a eu lieu.


  • Résumé

    Location data is ubiquitous in many aspects of our lives. We are witnessing an increasing usage of this kind of data by a variety of applications. As a consequence, information systems are required to deal with large datasets containing raw data in order to build high level abstractions. Semantic Web technologies offers powerful representation tools for pervasive applications. The convergence of location-based services and Semantic Web standards allows an easier interlinking and annotation of trajectories.In this thesis, we focus in modeling mobile object trajectories in the context of the Semantic Web. First, we propose an ontology that allows the representation of generic episodes. Our model also handles contextual elements that may be related to trajectories. Second, we propose a framework containing three algorithms for automatic annotation of trajectories. The first one detects moves, stops, and noisy data; the second one is able to compress generic time series and create episodes that resumes the evolution of trajectory characteristics; the third one exploits the linked data cloud to annotate trajectories with geographic elements that intersects it with data from OpenStreetMap.As results of this thesis, we have a new ontology that can represent spatiotemporal phenomena at different levels of granularity. Moreover, our framework offers three novel algorithms for trajectory annotation. The move-stop-noise detection method is able to deal with irregularly sampled traces and do not depend on external data of the underlying geography; our time series compression method is able to find values that summarize a series at the same time that too small segments are avoided; and our spatial annotation algorithm explores linked data and the relationships among concepts to find relevant types of spatial features to describe the environment where the trajectory took place.


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