Zusammenfassung
Bewegungsdaten von Personen, Fahrzeugen und anderen Objekten liegen durch die Fortschritte bei Sensoren zur Positionsbestimmung und durch deren weite Verbreitung in immer größer werdendem Umfang vor. Eine vollautomatische Analyse der Bewegungsmuster gestaltet sich für komplexe räumliche und zeitliche Strukturen schwierig, insbesondere wenn die Daten mit Unsicherheiten behaftet sind oder semantische Informationen fehlen. Diese Probleme lassen sich durch eine geeignete Kombination der automatisierten Untersuchung mit Visualisierungstechniken und einer nutzergesteuerten Exploration lösen. In diesem Beitrag werden die grundlegende Vorgehensweise zur visuellen Analyse von Bewegungen beschrieben und praktische Beispiele für Bewegungsinformationen in Videoströmen und im georäumlichen Kontext diskutiert.
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References
Andrienko G, Andrienko N (2008) Spatio-temporal aggregation for visual analysis of movements. In: Proc. IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST 2008), IEEE Computer Society Press, pp 51–58
Andrienko N, Andrienko G (2010) Spatial generalization and aggregation of massive movement data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, akzeptiert, doi:10.1109/TVCG.2010.44
Andrienko N, Andrienko G, Wachowicz M, Orellana D (2008) Uncovering interactions between moving objects. In: Proc. GIScience, pp 16–26
Bak P, Mansmann F, Janetzko H, Keim D (2009) Spatiotemporal analysis of sensor logs using growth ring maps. IEEE Trans Vis Comput Graph 15(6):913–920
Bosch H, Heinrich J, Höferlin B, Höferlin M, Koch S, Müller C, Reina G, Wörner M (2009) Innovative filtering techniques and customized analytics tools. In: Proc. IEEE Symp. Visual Analytics Science and Technology (VAST 2009), IEEE Computer Society Press, pp 269–270
Botchen RP, Bachthaler S, Schick F, Chen M, Mori G, Weiskopf D, Ertl T (2008) Action-based multifield video visualization. IEEE Trans Vis Comput Graph 14(4):885–899
Chen M, Botchen RP, Hashim RR, Weiskopf D, Ertl T, Thornton IM (2006) Visual signatures in video visualization. IEEE Trans Vis Comput Graph 12(5):1093–1100
Dykes JA, Mountain DM (2003) Seeking structure in records of spatio-temporal behaviour: visualization issues, efforts and applications. Comput Stat Data Anal 43(4):581–603
Giannotti F, Pedreschi D (eds) (2008) Mobility, Data Mining and Privacy: Geographic Knowledge Discovery. Springer, Berlin Heidelberg
Güting RH, Schneider M (2005) Moving Objects Databases. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco
Höferlin M, Grundy E, Borgo R, Weiskopf D, Chen M, Griffiths IW, Griffiths W (2010) Video Visualization for Snooker Skill Training. Comput Graph Forum 29(3):1053–1062
Höferlin M, Höferlin B, Weiskopf D (2009) Video visual analytics of tracked moving objects. In: Proc. Workshop on Behaviour Monitoring and Interpretation (BMI ’09) at International 3D Geoinfo Workshop, CEUR Workshop Proceedings 541, pp 59–64
Keim D, Hao M, Dayal U, Janetzko H, Bak P (2009) Generalized scatter plots. Inf Vis, akzeptiert, doi:10.1057/ivs.2009.34
Kwan M-P (2000) Interactive geovisualization of activity-travel patterns using three-dimensional geographical information systems: a methodological exploration with a large data set. Transp Res Part C: Emerg Technol 8(1–6):185–203
Magee D, Pers J (eds) (2009) Computer vision based analysis in sport environments. Comput Vis Image Underst 113(5):589–662
Rinzivillo S, Pedreschi D, Nanni M, Giannotti F, Andrienko N, Andrienko G (2008) Visually-driven analysis of movement data by progressive clustering. Inf Vis 7(3/4):225–239
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Weiskopf, D., Andrienko, G., Andrienko, N. et al. Visuelle Bewegungsanalyse in Video- und Geodaten. Informatik Spektrum 33, 580–588 (2010). https://doi.org/10.1007/s00287-010-0490-y
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