Einführung und Ziel der Arbeit

In der Arbeit sollen in einem großen Trajektoriendatenbestand ungewöhnliche Haltesituationen automatisch erkannt werden. 

Aufgaben

1.   Sichtung der Literatur zur Analyse von Trajektoriendaten, Sichtung des Datensatzes

2.   Entwicklung und Programmierung eines Verfahrens zu Erkennung von Haltepunkten

3.   Anwendung des VErfahrens auf den gesamten Datensatz und Clustering der gefundenen Haltepunkte

4.   Visualisierung der Cluster zum Anzeigen der so gefundenen "HotSpots" und Identifikation von möglichen Logistikpunkten

Werkzeuge / Daten

►    Fahrzeugtrajektorien

►    Literatur zu verwandten Arbeiten

Anforderungen

►    Programmierkenntnisse (z.B. Python)

►    Kenntnisse und Interesse an räumlicher Datenanalyse

Kontakt

►    Dr. Udo Feuerhake (udo.feuerhake@ikg.uni-hannover.de)

►    Prof. Dr.-Ing. habil. Monika Sester (monika.sester@ikg.uni-hannover.de, 0511 762- 3588)