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dc.contributor.advisorOrtiz Dávila, Alvaro Enrique
dc.creatorRodríguez Lamus, Diego Fernando
dc.date.accessioned2022-06-21T22:32:56Z
dc.date.available2022-06-21T22:32:56Z
dc.date.created2021-11-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/29420
dc.descriptionEn la presente tesis se plasma el diseño e implementación de un modelo para la detección de anomalías sobre trayectorias a partir de la segmentación y descubrimiento de patrones de movimiento en objetos geográficos que sufren un desplazamiento en el tiempo, se aborda la temática de forma tal que las anomalías sean puntos o segmentos de las trayectorias en vez del trazo completo teniendo en cuenta la multidimensionalidad de los datos (espacio, tiempo, velocidad), además, el planteamiento del modelo se hace sobre el soporte de las bases de datos espacio-temporales, en especial, las de objetos en movimiento que permiten almacenar las trayectorias de una forma más amigable y eficiente, también aprovechando las capacidades de realizar consultas y operaciones mucho más fácil que en bases de datos relacionales tradicionales o en otros formatos de archivos. Finalmente, el modelo propuesto se verifica mediante datos reales del sistema masivo de transporte de Bogotá – Transmilenio para validar su funcionamiento, pero el modelo es mucho más general, lo que significa que se puede adaptar en muchas más aplicaciones en sistemas donde existan objetos geográficos en movimientospa
dc.description.abstractIn this thesis the design and implementation of a model for the path anomaly detection from segmentation and discovery of movement patterns in geographic objects that undergo a displacement in the time, the subject is approached in such a way that the anomalies are points or segments of the trajectories instead of the complete trace taking into account the multidimensionality of the data (space, time, speed), in addition, the approach of the model is made on the support of spatio-temporal databases, especially those of objects in movement that allow the trajectories to be stored in a more friendly and efficient, also taking advantage of the capabilities to perform queries and operations much easier than in traditional relational databases or other formats of records. Finally, the proposed model is verified using real data from the system mass transit of Bogotá - Transmilenio to validate its operation, but the model is much more general, which means that it can be adapted in many more applications in systems where there are moving geographic objectsspa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/*
dc.subjectTrayectoriasspa
dc.subjectBases de Datosspa
dc.subjectObjetos en Movimientospa
dc.subjectModelospa
dc.subjectAnomalíasspa
dc.subjectSegmentaciónspa
dc.titleModelo para la detección de anomalías sobre objetos en movimiento en bases de datos espacio temporalesspa
dc.subject.lembMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y Disertaciones Académicasspa
dc.subject.lembBases de datos en linea - Investigacionesspa
dc.subject.lemb- Recuperación de la informaciónspa
dc.subject.lembBases de datos relacionalesspa
dc.subject.lembAnálisis de bases de datosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.title.titleenglishModel for Detecting Anomalies on Moving Objects in Space-Time Databasesspa
dc.subject.keywordTrajectoriesspa
dc.subject.keywordDatabasesspa
dc.subject.keywordMoving Objectsspa
dc.subject.keywordModelspa
dc.subject.keywordOutliersspa
dc.subject.keywordSegmentationspa
dc.type.degreeInvestigación-Innovaciónspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa


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