本研究では、自転車のアクションカメラから収集された高サンプリングレートのGPSトラジェクトリデータを処理・分析するためのエンドツーエンドパイプラインCycleTrajectoryを提案している。
データ前処理では、タイムスタンプの修正、フィルタリング、圧縮・分割を行う。次にOSRMを用いてGPSポイントをOSMの道路セグメントにマッチングする。その後、OSMデータを統合してトラジェクトリを意味的に拡充する。最後に、距離、速度、インフラ利用などの変数を計算する。
マッチング精度の検証では、5.64%の誤差率を示し、このパイプラインの信頼性が確認された。このアプローチにより、GPSデータの効率的な前処理と、自転車の行動および環境の深い理解が可能となる。
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