Ein interaktiver visueller Ansatz für das Map Matching von großen Bewegungsdatensätzen

Abstract

In vielen Bereichen werden heutzutage große Mengen an Daten gesammelt. Das Verstehen solcher Daten erfordert meistens eine Vorverarbeitung und Visualisierung. Taxiunternehmen sammeln unter anderem Bewegungsdaten, die Analyse von Verkehrsbehinderungen oder allgemeinen Mustern erlauben. Um sowohl effizienter, als auch übersichtlicher die Daten zu analysieren und darzustellen, werden Bewegungsdaten oft durch Map Matching Algorithmen vereinfacht. Dabei wird der Datensatz auf einen Graphen des Straßennetzes abgebildet. Zusätzlich können Ungenauigkeiten und fehlerhafte Messungen behoben werden. Solche Algorithmen enthalten jedoch Parameter und müssen meistens auf die Daten angepasst werden. Diese Arbeit zeigt ein interaktives Map Matching Verfahren. Durch visuelle Unterstützung kann ein Analyst die Parameter für eine effiziente Anwendung einstellen. Das entwickelte Verfahren wurde implementiert und anschließend in mehreren Fallstudien ausgewertet.