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PILOT-C: Physics-Informed Low-Distortion Optimal Trajectory Compression
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AI
DOI：10.14778/3785297.3785298.png)
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摘要
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具有位置感知的设备持续生成海量的轨迹数据，从而产生对高效压缩的需求。线简化是一种常见解决方案，但通常假设2D轨迹并忽略时间同步和运动连续性。我们提出了PILOT-C，一种新颖的轨迹压缩框架，它整合了频域物理建模与误差有界优化。与现有的线简化方法不同，PILOT-C通过独立压缩每个空间轴来支持任意维度的轨迹，包括3D。在四个真实数据集上的评估表明，PILOT-C在多个维度上均表现出卓越的性能。在压缩比方面，PILOT-C比当前基于SED的线简化算法最佳方法CISED-W平均提升了19.2%。对于轨迹保真度，PILOT-C相比CISED-W平均减少了32.6%的误差。此外，PILOT-C无缝扩展到三维轨迹，同时保持相同的计算复杂度，相比3D数据集上最有效的线简化算法SQUISH-E，其压缩比提升了49%。
Keyword:
SYSTEM
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W