Evaluación de algoritmos de simplificación de líneas en trayectorias lineales y no lineales.
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2020
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| spelling | Evaluación de algoritmos de simplificación de líneas en trayectorias lineales y no lineales.Duque Borbor, Dayana MelissaParrales García, Abel AndersonCoordenadasTrayectorias GPSLinealidadAlgoritmoSimplificación de líneasCoordinatesGPS trajectoriesLinearityAlgorithmLine simplificationPDFLos algoritmos de simplificación de líneas son esenciales en el procesamiento de coordenadas en trayectorias, por lo que son muy usados en planificaciones de éstas. Se han tomado tres algoritmos con la finalidad de comprobar su eficacia en el procesamiento de simplificación de trayectorias lineales y no lineales, donde las no lineales poseen forma cicular o elíptica. Para la comprobación sobre cuál algoritmo es más eficaz que otro, es necesario tomar en cuenta ciertas métricas como: error, razón de compresión y el tiempo de procesamiento. Tomando en cuenta lo anterior, se concluye que el algoritmo de Ramer-Douglas-Peucker es el que más tiermpo en procesar las trayectorias, pero que las comprime mucho más, por otro lado están también los algoritmos de Visvalingam que y TD-TR que, comprimen mucho menos la trayectoria pero que tienen un error mayor, respectivamente. Finalmente, se concluye que los algoritmos estudiados funcionan mucho mejor en trayectorias que no son de forma cicular o elíptica.Line simplification algorithms are essential in trajectory coordinate processing, which is why they are widely used in trajectory planning. Three algorithms have been taken in order to check their efficiency in the simplification processing of linear and non-linear trajectories, where the non-linear ones have a circular or elliptical shape. To check which algorithm is more efficient than another, it is necessary to consider certain metrics such as: error, compression ratio and processing time. Taking into account the above, it is concluded that the Ramer-Douglas-Peucker algorithm is the one that takes the longest to process the trajectories, but that compresses them much more, on the other hand there are also the Visvalingam algorithms that and TD-TR that, they compress the trajectory much less but have a greater error, respectively. Finally, it is concluded that the studied algorithms work much better in trajectories that are not circular or elliptical.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Reyes Zambrano, Gary Xavier2020-11-10T15:08:08Z2020-11-10T15:08:08Z2020-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/49568spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2020-11-11T08:20:01Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/49568Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-08-02T06:47:35.742621Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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