Dynamic grouping of vehicle trajectories

Autores
Reyes, Gary; Lanzarini, Laura Cristina; Estrebou, César Armando; Fernández Bariviera, Aurelio
Año de publicación
2022
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Vehicular traffic volume in large cities has increased in recent years, causing mobility problems; therefore, the analysis of vehicle flow data becomes a relevant research topic. Intelligent Transportation Systems monitor and control vehicular movements by collecting GPS trajectories, which provides the geographic location of vehicles in real time. Thus information is processed using clustering techniques to identify vehicular flow patterns. This work presents a methodology capable of analyzing the vehicular flow in a given area, identifying speed ranges and keeping an interactive map updated that facilitates the identification of possible traffic jam areas. The obtained results on three data sets from the cities of Guayaquil-Ecuador, Rome- Italy and Beijing-China are satisfactory and clearly represent the speed of movement of the vehicles, automatically identifying the most representative ranges in real time.
El volumen de tráfico vehicular de las grandes ciudades se ha incrementado en los últimos años originando problemas de movilidad, por ello el análisis de los datos del flujo vehicular toma importancia para los investigadores. Los Sistemas Inteligentes de transportación realizan el monitoreo y control vehicular recolectando trayectorias GPS, información que brinda en tiempo real la ubicación geográfica de los vehículos. Su procesamiento por medio de técnicas de agrupamiento permite identificar patrones sobre el flujo vehicular. Este trabajo presenta una metodología capaz de analizar el flujo vehicular en un área dada, identificando los rangos de velocidades y manteniendo actualizado un mapa interactivo que facilita la identificación de zonas de posibles atascos. Los resultados obtenidos sobre tres conjuntos de datos de las ciudades de Guayaquil-Ecuador, Roma-Italia y Beijing-China son satisfactorios y representan claramente la velocidad de desplazamiento de los vehículos identificando de manera automática los rangos más representativos para cada instante de tiempo.
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Dynamic clustering
Data stream
Vehicular trajectories
Agrupamiento dinámico
Flujo de datos
Trayectorias vehiculares
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/146927

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spelling Dynamic grouping of vehicle trajectoriesAgrupamiento dinámico de trayectorias vehicularesReyes, GaryLanzarini, Laura CristinaEstrebou, César ArmandoFernández Bariviera, AurelioCiencias InformáticasDynamic clusteringData streamVehicular trajectoriesAgrupamiento dinámicoFlujo de datosTrayectorias vehicularesVehicular traffic volume in large cities has increased in recent years, causing mobility problems; therefore, the analysis of vehicle flow data becomes a relevant research topic. Intelligent Transportation Systems monitor and control vehicular movements by collecting GPS trajectories, which provides the geographic location of vehicles in real time. Thus information is processed using clustering techniques to identify vehicular flow patterns. This work presents a methodology capable of analyzing the vehicular flow in a given area, identifying speed ranges and keeping an interactive map updated that facilitates the identification of possible traffic jam areas. The obtained results on three data sets from the cities of Guayaquil-Ecuador, Rome- Italy and Beijing-China are satisfactory and clearly represent the speed of movement of the vehicles, automatically identifying the most representative ranges in real time.El volumen de tráfico vehicular de las grandes ciudades se ha incrementado en los últimos años originando problemas de movilidad, por ello el análisis de los datos del flujo vehicular toma importancia para los investigadores. Los Sistemas Inteligentes de transportación realizan el monitoreo y control vehicular recolectando trayectorias GPS, información que brinda en tiempo real la ubicación geográfica de los vehículos. Su procesamiento por medio de técnicas de agrupamiento permite identificar patrones sobre el flujo vehicular. Este trabajo presenta una metodología capaz de analizar el flujo vehicular en un área dada, identificando los rangos de velocidades y manteniendo actualizado un mapa interactivo que facilita la identificación de zonas de posibles atascos. Los resultados obtenidos sobre tres conjuntos de datos de las ciudades de Guayaquil-Ecuador, Roma-Italia y Beijing-China son satisfactorios y representan claramente la velocidad de desplazamiento de los vehículos identificando de manera automática los rangos más representativos para cada instante de tiempo.Facultad de Informática2022-10-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/146927enginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1666-6038info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.24215/16666038.22.e11info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:37:32Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/146927Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:37:32.519SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
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El volumen de tráfico vehicular de las grandes ciudades se ha incrementado en los últimos años originando problemas de movilidad, por ello el análisis de los datos del flujo vehicular toma importancia para los investigadores. Los Sistemas Inteligentes de transportación realizan el monitoreo y control vehicular recolectando trayectorias GPS, información que brinda en tiempo real la ubicación geográfica de los vehículos. Su procesamiento por medio de técnicas de agrupamiento permite identificar patrones sobre el flujo vehicular. Este trabajo presenta una metodología capaz de analizar el flujo vehicular en un área dada, identificando los rangos de velocidades y manteniendo actualizado un mapa interactivo que facilita la identificación de zonas de posibles atascos. Los resultados obtenidos sobre tres conjuntos de datos de las ciudades de Guayaquil-Ecuador, Roma-Italia y Beijing-China son satisfactorios y representan claramente la velocidad de desplazamiento de los vehículos identificando de manera automática los rangos más representativos para cada instante de tiempo.
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description Vehicular traffic volume in large cities has increased in recent years, causing mobility problems; therefore, the analysis of vehicle flow data becomes a relevant research topic. Intelligent Transportation Systems monitor and control vehicular movements by collecting GPS trajectories, which provides the geographic location of vehicles in real time. Thus information is processed using clustering techniques to identify vehicular flow patterns. This work presents a methodology capable of analyzing the vehicular flow in a given area, identifying speed ranges and keeping an interactive map updated that facilitates the identification of possible traffic jam areas. The obtained results on three data sets from the cities of Guayaquil-Ecuador, Rome- Italy and Beijing-China are satisfactory and clearly represent the speed of movement of the vehicles, automatically identifying the most representative ranges in real time.
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