探索會展環(huán)境時空數(shù)據(jù)的可視分析系統(tǒng)

劉 黎，胡海波，楊 濤

（重慶大學(xué)大數(shù)據(jù)與軟件學(xué)院，重慶 400044）

0 引言

隨著我國綜合經(jīng)濟實力的不斷提高，會展業(yè)得到了飛速的發(fā)展，出現(xiàn)了各種類型的會展，促進(jìn)了各行業(yè)領(lǐng)域的交流與發(fā)展?，F(xiàn)代會展內(nèi)容涵蓋多個組成部分，會場由多個不同功能的場館組成，參會人員數(shù)量龐大且有著不同類型。比如2019中國可視化與可視分析大會［1］內(nèi)容涵蓋各種報告、海報、展覽、專題研討、挑戰(zhàn)賽，主要場館包含主會場（共3個廳）、兩個分會場、展廳、海報區(qū)，參會人員的類型包括國內(nèi)外知名學(xué)術(shù)學(xué)者專家、普通會員、參展商、工作人員、媒體及志愿者等。因此，在會展環(huán)境下產(chǎn)生的時空數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)附加信息復(fù)雜等特點。而數(shù)據(jù)采集設(shè)備、系統(tǒng)誤差及采集方式也會對數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生諸多影響。

一般情況下，用戶不僅關(guān)注整體的規(guī)律，也關(guān)注細(xì)節(jié)的變化；不僅關(guān)注軌跡，也關(guān)注軌跡的屬性。有效地處理這種需求對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來說是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)?？梢暬荚谝钥衫斫獾男问匠尸F(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，幫助用戶提高理解能力［2］。對于有效地分析時空數(shù)據(jù)，可視分析是一個有價值和經(jīng)過驗證的方法［3-4］。我國重點專項2018年度申報指南提出“研究大數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)，開發(fā)面向領(lǐng)域和大眾的可視化工具庫”［5］。因此，本文設(shè)計了一個可視分析系統(tǒng)（Visual Analysis system for Spatio-Temporal Exhibition Data，VASTED）來實現(xiàn)對會展時空數(shù)據(jù)的探索與分析。本文工作主要貢獻(xiàn)如下：

1）集成了一個可視分析系統(tǒng)，結(jié)合豐富的交互，幫助用戶從整體的角度分析參會人員的類型及移動規(guī)律，從細(xì)節(jié)層面發(fā)現(xiàn)可能的異常事件。

2）利用并改進(jìn)了三維地圖和甘特圖。三維地圖用于表示參會人員空間位置分布及軌跡線，甘特圖用于表示時間、語義位置和速度屬性。

1 相關(guān)研究

現(xiàn)代運動跟蹤技術(shù)，如GPS（Global Positioning System）、RFID（Radio Frequency IDentification）等，允許大規(guī)模的時空數(shù)據(jù)被采集。所采集的時空數(shù)據(jù)涉及到諸多領(lǐng)域，如運輸管理、軍事監(jiān)視［6］、商業(yè)選址［7］等。近年來，在學(xué)界有很多關(guān)于時空數(shù)據(jù)可視分析應(yīng)用與研究的工作。在具體應(yīng)用方面，李致昊等［8］針對基站軌跡時空數(shù)據(jù)，設(shè)計了一個可視分析系統(tǒng)從時空的角度來探索城市區(qū)域功能和用戶行為的關(guān)系。Liu等［7］設(shè)計了一個交互式的可視化分析系統(tǒng)，用于處理大規(guī)模出租車軌跡數(shù)據(jù)，以解決廣告牌的選址問題，但該工作更多的注意力集中在了整體層面的分布、聚集，缺少對細(xì)節(jié)方面的探索。Orellana 等［9］結(jié)合時間、空間信息，可視化游客在公園的集體空間行為，顯示整體、局部以及個體層面的流動情況，為公園更好的管理提供決策支持。Bast等［10］提出了一種可擴展的實時公共交通數(shù)據(jù)可視化方法，顯示公共汽車、地鐵、火車和渡輪的實時移動，來對相關(guān)交通信息進(jìn)行統(tǒng)計，對路線做出規(guī)劃。在研究方面，Wang 等［11］研究了用時間線（甘特圖技術(shù)的一種實現(xiàn)形式）及其擴展形式對軌跡進(jìn)行可視分析，但重點是時間屬性。Murray等［12］提出一種基于星型坐標(biāo)的交互式技術(shù)，專門用來探索多維時空軌跡數(shù)據(jù)。Tominski 等［13］設(shè)計軌跡墻整合了時間、空間和屬性，軌跡墻是一個三維視圖，由水平二維地圖和在垂直方向堆疊的軌跡帶組成。但軌跡墻比較適合可視化具有相似軌跡的軌跡群［14］。交互式時空立方體［15-16］經(jīng)常被用來研究時空數(shù)據(jù)的三維可視化，但顯示多個軌跡時，容易出現(xiàn)遮擋及空間的扭曲。Cibulski等［17］的工作研究了從時間、空間、事件本身3 個不同層次分析時空數(shù)據(jù)的事件序列，并設(shè)計了一個多視圖關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 位置近似處理

“網(wǎng)格型”數(shù)據(jù)是一種比較常見的移動數(shù)據(jù)。比如Shoval［18］將“迷你以色列”公園劃分為多個2 m×2 m 的網(wǎng)格，然后統(tǒng)計每個單元格的訪客數(shù)。IEEE VAST 2015 Challenge［19］將游樂場劃分為多個5 m×5 m 的網(wǎng)格，然后對每個網(wǎng)格的游客進(jìn)行跟蹤。本文所使用的文獻(xiàn)［20］挑戰(zhàn)1（后文簡稱“挑戰(zhàn)1”）數(shù)據(jù)中，會場被看成由多個8 m×8 m 的網(wǎng)格組成的區(qū)域，記錄每個網(wǎng)格的參會人員時空信息。

針對“網(wǎng)格型”移動數(shù)據(jù)，本文利用“中心位置替代”的方法來處理網(wǎng)格內(nèi)部的位置變化。假設(shè)人員M0在T0時刻進(jìn)入網(wǎng)格S0（S0映射網(wǎng)格中心位置）范圍內(nèi)的P0點，在T1時刻移動到P1點。由于移動是由時間和空間合成，網(wǎng)格內(nèi)具體位置的變化可以轉(zhuǎn)移到時間的累積，并且網(wǎng)格的尺寸較小，人員在網(wǎng)格內(nèi)的具體位置變化對網(wǎng)格人數(shù)統(tǒng)計、人員整體運動分析的影響可以忽略不計。因此將人員在網(wǎng)格內(nèi)部的任意位置近似認(rèn)為所處網(wǎng)格的中心位置，來對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，如圖1（a）所示。隨著記錄的增加，就可以根據(jù)時間T和網(wǎng)格中心位置S擬合出人員的近似軌跡，如圖1（b）所示。

圖1 通過網(wǎng)格中心位置模擬參會人員的移動軌跡Fig.1 Movement trajectory simulation of participants based on grid center

2.2 數(shù)據(jù)補全與采樣

數(shù)據(jù)補全 根據(jù)挑戰(zhàn)1 數(shù)據(jù)的描述，每個網(wǎng)格中心安裝一個傳感器，可以接收其所處網(wǎng)格內(nèi)參會人員佩戴信號發(fā)射器發(fā)出的信號。傳感器日志數(shù)據(jù)分3 d 給出，共計1 879 488行，未壓縮約32 MB，記錄了人員ID、人員進(jìn)入傳感器所在網(wǎng)格的時間及傳感器編號（sid），sid映射該網(wǎng)格的中心位置。原始數(shù)據(jù)記錄不完整，記錄的人員具體位置信息比較模糊，具有不確定性；并且數(shù)據(jù)離散程度相對較高，數(shù)據(jù)質(zhì)量低，無法利用此類數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析。因此，對傳感器日志數(shù)據(jù)進(jìn)行補全：1）對原始數(shù)據(jù)按人員ID 升序排序。2）利用插值法補全數(shù)據(jù)。

假設(shè)人員M0某一天的軌跡有n個離散時空數(shù)據(jù)點TPk=（Tk，Pk），其中k=1，2，…，n，Tk為當(dāng)前時間，Pk為當(dāng)前位置（圖2（a））。對于TPK-1與TPk，某人在Tk-1時刻進(jìn)入Pk-1位置，在Tk時刻離開Pk-1進(jìn)入Pk位置。由于人員在該網(wǎng)格內(nèi)任意位置點均可表示為該網(wǎng)格中心位置，因此在時間區(qū)間［Tk-1，Tk），TPi=（Ti，Pk-1），其中0≤i≤Tk-Tk-1，Tk-1≤Ti≤Tk。按此算法對每個人的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值補全（圖2（b）），補全后的數(shù)據(jù)約3.2 GB。

圖2 位置P與時間T的函數(shù)Fig.2 Function of position P and time T

數(shù)據(jù)采樣 補全后的數(shù)據(jù)量過大，存在一定冗余，考慮到性能及盡可能保留關(guān)鍵時空信息，設(shè)定一個基準(zhǔn)時間，利用系統(tǒng)采樣的方式，每隔一段時間對每個人的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。正常情況下，人在會議場館中位置變化頻率較低，且相鄰網(wǎng)格之間距離較小，設(shè)定基準(zhǔn)時間為25 200 s（07：00：00），每隔60 s，即1 min采樣一次，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采樣后位置P與時間T的函數(shù)Fig.3 Function of position P and time T after data sampling

3 系統(tǒng)設(shè)計

本文希望通過結(jié)合時間、空間、速度等屬性來分析參會人員的類型和行為模式，以及可能的異常事件，來幫助會展主辦方更輕松有效地回顧會展的整體狀況，洞察參會人員空間行為，發(fā)現(xiàn)相關(guān)不足，提升以后的管理水平。因此，本文在設(shè)計視圖時主要遵守以下兩個原則：

1）視圖準(zhǔn)確展示數(shù)據(jù)所包含的復(fù)雜信息。

2）視圖表達(dá)清晰、直觀，減輕用戶對數(shù)據(jù)的理解負(fù)擔(dān)和認(rèn)知負(fù)擔(dān)。

3.1 可視化設(shè)計

該系統(tǒng)主要由全局態(tài)勢地圖、軌跡回放地圖、軌跡甘特圖、速度甘特圖、時長甘特圖、控制面板以及人數(shù)變化折線圖組成。圖4 僅展示了系統(tǒng)部分視圖，其中（c）、（e）、（f）、（g）默認(rèn)展示room6 第一天的數(shù)據(jù)。（a）為時間切換按鈕組，（b）為全局態(tài)勢地圖，（c）為速度甘特圖，（d）為控制面板，（e）為人數(shù)變化折線圖，（f）為時長甘特圖，（g）為軌跡甘特圖。

圖4 可視化界面Fig.4 Visual interfaces

3.1.1 三維地圖

對于時空數(shù)據(jù)的分析，地圖經(jīng)常作為“視覺吸引”集中著用戶的注意力，給予用戶對環(huán)境最直觀的洞察，因此本文提供一個地圖視圖。根據(jù)挑戰(zhàn)1 中傳感器布置圖，本文場景為具有兩層高度的封閉式會議場館。利用Esmap 進(jìn)行建模，三維還原會議場館，因為認(rèn)為三維立體顯示兩層樓比二維平鋪顯示兩層樓更直觀，空間利用率更高。但三維場景也面臨著很多問題，例如可能造成空間的扭曲或遮擋，容易使人對高度和尺寸的感知產(chǎn)生誤差［21］，給用戶帶來不必要的視覺干擾等。因此，給地圖增加平移、旋轉(zhuǎn)和縮放功能，利用鼠標(biāo)右鍵和滾輪操作實現(xiàn)。這樣就可以從不同視角觀察地圖，降低三維地圖帶來的影響。

全局態(tài)勢地圖 全局態(tài)勢地圖在三維地圖上添加了兩個功能層，即網(wǎng)格坐標(biāo)層和散點圖。

網(wǎng)格坐標(biāo)可以把地圖網(wǎng)格化、坐標(biāo)化，將地圖本身的墨卡托坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為普通坐標(biāo)系。這樣地圖上的標(biāo)記點位置得以更精確、易懂地描繪。

散點圖由不同位置、不同顏色、形象具體的人形圖標(biāo)組成。每個圖標(biāo)的位置由x，y坐標(biāo)確定，顏色由該點的人數(shù)N確定。本文中，設(shè)定4 個人數(shù)區(qū)間，（0，16］，（16，32］，（32，64］，（64，+∞），并采用常用的預(yù)警級別顏色來編碼每個區(qū)間，即藍(lán)、黃、橙、紅。例如圖4（b）中，標(biāo)注紅色圖標(biāo)的區(qū)域人數(shù)N＞64，說明這些8 m×8 m 的網(wǎng)格區(qū)域此刻出現(xiàn)了擁堵，應(yīng)做好相關(guān)措施，預(yù)防擁堵帶來的相關(guān)影響。Buschmann 等［21］研究了動畫的有效性，他們的實驗結(jié)果表明動畫為表現(xiàn)、分析、理解時間和空間提供了有效的手段。因此，散點圖結(jié)合地圖并以動畫播放的形式呈現(xiàn)會場整體態(tài)勢，展示參會人員位置的動態(tài)變化情況。動畫播放的一種方式是為用戶提供一個交互式的時間滑塊［22］，Amini 等［3］認(rèn)為，用戶可以通過控制滑塊的滑動速度，選擇性地把注意力留在感興趣的時間段，從而更快地瀏覽數(shù)據(jù)并找到有價值的信息。但時間滑塊通常在跳轉(zhuǎn)到某一具體時刻上表現(xiàn)不佳，缺少一定的靈活性，本系統(tǒng)以另一種形式實現(xiàn)時間滑塊。利用模擬計時器的方式自動播放動畫，可在輸入框輸入時間跳轉(zhuǎn)到指定時間，也可點擊“前進(jìn)”或者“后退”按鈕查看前一幀或后一幀（動畫地圖所綁定數(shù)據(jù)為采樣后的數(shù)據(jù)，一幀代表1 min）。

此外，視圖右上角設(shè)計一組功能按鈕，分別綁定“單層/雙層顯示”“聚焦樓層1”“聚焦樓層2”“2D/3D 切換”功能?！?D/3D 切換”可以充分利用二維地圖和三維地圖的優(yōu)點，提高用戶體驗。

軌跡回放地圖 全局態(tài)勢地圖從全局的角度動態(tài)還原真實場景，幫助用戶實時感知會場態(tài)勢；軌跡甘特圖以靜態(tài)的方式展示了所選人員一天的移動規(guī)律，但用戶卻不能洞察位置之間的距離，也看不到位置之間的軌跡形狀［23］，并且容易隱藏時間極短的細(xì)節(jié)。因此本文設(shè)計軌跡回放地圖，如圖5 所示，幫助用戶探索感興趣的少量人員的移動細(xì)節(jié)。軌跡回放地圖類似于全局態(tài)勢地圖，將散點圖替換為軌跡線，軌跡線上用白色的箭頭表示移動的方向。由于采樣之后的數(shù)據(jù)丟失了一部分信息，因此，面向細(xì)節(jié)的軌跡回放地圖采用補全之后的數(shù)據(jù)，每一幀動畫代表1 s。當(dāng)用戶想忽略重疊交叉的軌跡線，只關(guān)注所選人員詳細(xì)的位置變化時，可以取消選擇“顯示軌跡”。

圖5 軌跡回放地圖Fig.5 Trajectory playback map

3.1.2 甘特圖

3.1.1 節(jié)中，全局態(tài)勢地圖結(jié)合時間和空間從全局的角度溯源場景，但沒有結(jié)合數(shù)據(jù)屬性對單個或者一組人員進(jìn)行分析。對于屬性的表示，希望設(shè)計的視圖能夠滿足以下需求：

1）很容易地看到某種屬性隨時間的變化，因此視圖應(yīng)該有一個時間軸。

2）以人為中心，可以對一組人員的該屬性進(jìn)行比較，這就要求視圖簡單和能按某種方式排序?qū)R。

甘特圖橫軸自然表示時間，可以一次查看時間、對象ID和屬性3 個變量，具有按行顯示、可以對行進(jìn)行排序?qū)R、易于發(fā)現(xiàn)和比較模式的變化等特點。Gupta 等［23］專門討論了甘特圖的多種形式，其中以人為中心的甘特圖具有兩種形式，如圖6所示，并選擇了最合適的一種用來表示人員ID、時間和位置3 個屬性。圖6（a）中位置不需要顏色編碼，但更占用垂直空間。圖6（b）位置雖然需要顏色編碼，但在必要時可以用文本標(biāo)簽標(biāo)識屬性。本文使用的數(shù)據(jù)集包含的人員遠(yuǎn)多于位置，位置垂直排列不能很好地擴展，因此選擇圖6（b）作為視圖之一。同樣，位置可以被其他屬性（如速度、訪問頻率等）代替。

圖6 以人為中心的甘特圖Fig.6 Person-centric Gantt chart

軌跡甘特圖 軌跡甘特圖不同色條映射不同的區(qū)域，色條寬度代表在該位置的持續(xù)時間。每一行包含一個人員的移動信息，包括訪問過的離散位置、訪問它們的順序等。甘特圖通常適用于數(shù)據(jù)較少的情況，數(shù)據(jù)量變大就會出現(xiàn)雜亂和隱藏信息。但是，很難找到一種可視化技術(shù)既能完全地清晰地展示數(shù)據(jù)信息，又適應(yīng)大數(shù)據(jù)量，又不損失空間上下文。所以，對甘特圖做出一些改進(jìn)，如圖7所示。

1）一般情況下，要想知道某個色條對應(yīng)的區(qū)域，需要將該色條顏色與“顏色-區(qū)域”對照表聯(lián)系起來，確定了對應(yīng)的區(qū)域后，再將視覺移回該色條上。如果顏色變多，用戶的視覺在來回轉(zhuǎn)移之中容易產(chǎn)生疲勞，造成“顏色-區(qū)域”對應(yīng)錯位。將空間位置轉(zhuǎn)換為語義位置，然后標(biāo)注給寬度合適的色條，減少用戶的視覺轉(zhuǎn)移，降低用戶的視覺負(fù)擔(dān)，提升用戶對視圖的瀏覽質(zhì)量。

2）空間位置轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z義位置或者顏色映射到甘特圖，會淡化真實的空間信息。當(dāng)鼠標(biāo)移入色條時，彈出一個文本框，文本框包含區(qū)域名稱、位置坐標(biāo)、到達(dá)/離開時間。將坐標(biāo)與時間映射到地圖，就可以在地圖中溯源該位置的相關(guān)場景。這類似于文獻(xiàn)［24］中使用的嵌入地圖。

3）會場的空間布局為兩層樓，每層樓可以看成是一個獨立的區(qū)域。而每層樓又包含多個場館，這些場館可以看成是由通道連接起來的獨立的子區(qū)域。增加表示二樓場館的色條高度，用戶就能輕松看出軌跡的樓層變化。同樣，根據(jù)經(jīng)驗人為地忽略那些停留時間不超過1 min的過道位置，給其對應(yīng)的色條設(shè)置為透明。這樣就可以降低多余顏色對用戶視覺的干擾，從而向用戶呈現(xiàn)“斷開”的、更為清晰的場館序列。

4）根據(jù)會場關(guān)鍵位置的訪問順序，以及人員進(jìn)入會場時間的早晚對行進(jìn)行排序，使行為特征相似的人員呈現(xiàn)聚類狀態(tài)，便于進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)相同模式。

5）由于視圖窗口的限制，給視圖橫軸和縱軸增加縮放功能。橫軸縮放可以查看因?qū)挾忍《浑[藏的色條信息；縱軸縮放可以根據(jù)情況改變視圖窗口顯示的行數(shù)，改善空間上下文的損失；通過橫軸局部刷取功能放大某個時間段而不用拖動橫軸縮放條，這是對橫軸縮放的一個改進(jìn)。

圖7 原始甘特圖與改進(jìn)之后的甘特圖對比Fig.7 Original Gantt chart and improved Gantt chart

速度甘特圖 會展環(huán)境下，人的空間狀態(tài)只有兩種，要不靜止（開會、處于工作崗位、休息等），要不就是以不超過正常步行速度（通常認(rèn)為成人的步行速度為60～100 m/min）的速度移動（海報區(qū)、展廳參觀，茶歇等），如果在某時刻出現(xiàn)速度偏大，那么就有可能是該人員發(fā)生了異常情況。因此，對速度的分析有助于探索隱藏的異常信息。

如圖4（c）所示，速度甘特圖從軌跡甘特圖移植過來，色條的顏色由速度大小speed決定。本文設(shè)定4個速度區(qū)間（單位：m/s），［0，0.5），［0.5，1），［1，1.67］，（1.67，+∞），分別映射藍(lán)、黃、橙、紅四種預(yù)警級別顏色。當(dāng)色條為紅色，即速度大于1.67 m/s 時，定義為異常速度。傳感器的位置記錄在空間上前后相鄰，相鄰兩點距離間隔較小，可以近似地認(rèn)為相鄰點之間的運動為勻速直線運動，因此可以很容易地計算出相鄰點間的距離（distance）和時間間隔（duration），從而得到移動速度（speed）。

如圖8 所示，假設(shè)某人在T1時刻進(jìn)入傳感器P1（x1，y1）檢測區(qū)域，在T2時刻進(jìn)入傳感器P2（x2，y2）檢測區(qū)域，那么P1和P2之間的距離distance為：

從P1到P2所經(jīng)歷的時間duration為：

則P1與P2兩點間的速度speed為：

圖8 P1與P2之間的距離Fig.8 Distance between P1 and P2

通過上述計算，可以得到某人一天的速度變化情況。當(dāng)速度甘特圖的視圖窗口要顯示很多行速度時，用戶可能要通過縮放、移動縮放條等操作去發(fā)現(xiàn)隱藏的異常速度，這樣就比較耗時，會加重用戶視覺負(fù)擔(dān)。本視圖提供“只顯示異?！惫δ埽催x該選擇框，視圖窗口就只顯示具有異常速度的行，這樣用戶就可以更輕松地獲取細(xì)節(jié)的信息。

停留時長甘特圖 為了查看某區(qū)域一天的人員進(jìn)出情況，本文設(shè)計了停留時長甘特圖（圖4（f））。停留時長甘特圖的每一行顯示了一天中何人在何時進(jìn)入了該區(qū)域，何時離開該區(qū)域，進(jìn)入該區(qū)域的次數(shù)，每次在該區(qū)域的持續(xù)時間。

3.1.3 控制面板

根據(jù)分析的目標(biāo)，用戶可能會對某一場館一天的人員出入情況，或者人員一天的活動情況感興趣。為了支持用戶查詢需求，更靈活地更新局部視圖，本文結(jié)合數(shù)據(jù)背景，考慮了時空數(shù)據(jù)的不同組成部分——時間（when）、空間（where）、對象（who）以及隱性屬性速度（speed）、人數(shù)（count），提出了兩個查詢模型：

1）when+where →who+when+count。指定一個日期和一個位置，查詢將返回在該日期訪問過該位置的對象，這些對象何時進(jìn)入該位置，何時離開該位置，以及每個時刻該位置對應(yīng)的人數(shù)。

2）when+who →where+speed。指定一個日期和一組或一個對象，查詢將返回對象在該日期內(nèi)的位置變化和速度變化。

如圖4（d）所示，通過下拉框選擇查詢條件，點擊“查詢”，執(zhí)行查詢1）；通過接收“甘特圖”選中的ID 或者“添加”感興趣的ID，點擊“確定”，執(zhí)行查詢2）。

3.1.4 人數(shù)變化折線圖

場館每個時刻的人數(shù)及人數(shù)變化趨勢反映了場館相關(guān)活動的開展情況。本文利用標(biāo)準(zhǔn)視圖-折線圖（圖4（e）），來清晰展示各場館的人數(shù)變化，推測各場館的議程安排。折線圖橫軸縮放功能用于探索更細(xì)節(jié)的時刻。當(dāng)鼠標(biāo)在折線視圖上移動時，鼠標(biāo)位置會出現(xiàn)一條豎線，豎線與折線的交點高亮顯示，交點旁會彈出一個文本框，用于標(biāo)注該點對應(yīng)的時刻及人數(shù)。另外，該視圖還提供一個下拉框，便于用戶選擇感興趣的場館，對比多個場館的人數(shù)變化趨勢。

3.2 關(guān)聯(lián)可視分析流程

由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，單純依靠機器處理數(shù)據(jù)直接顯示結(jié)果很難滿足用戶需求，因此多視圖的關(guān)聯(lián)分析是有必要的，豐富的交互也可以讓用戶享受探索的樂趣。本節(jié)主要介紹系統(tǒng)的交互流程，如何利用系統(tǒng)去關(guān)聯(lián)分析。系統(tǒng)提供兩個交互入口，即全局態(tài)勢地圖和控制面板。

地圖：

1）點擊“播放”按鈕，幫助用戶動態(tài)感知全局態(tài)勢。

2）暫停動畫播放，在地圖上選擇感興趣的目標(biāo)點，接著執(zhí)行步驟3）～7）或步驟8）。

3）在“停留時長甘特圖”顯示該天進(jìn)入目標(biāo)點（一個或多個點，或者一個區(qū)域）的人員在該目標(biāo)點的停留時長。

4）選擇“停留時長甘特圖”上感興趣的ID，控制面板將顯示這些選中的ID。

5）執(zhí)行when+who →where+speed 查詢，在“速度甘特圖”與“軌跡甘特圖”顯示所選ID 的速度與軌跡，接著執(zhí)行步驟6）或步驟7）。

6）反饋感興趣的坐標(biāo)點及時間到地圖。

7）選擇“軌跡甘特圖”感興趣的ID，在“軌跡回放地圖”動態(tài)回放其軌跡。

8）控制面板顯示該目標(biāo)點此刻的ID，接著執(zhí)行步驟5）～7）。

控制面板：

9）執(zhí)行when+where →who+when查詢。

10）在“人數(shù)變化折線圖”顯示所選場館人數(shù)與時間的變化關(guān)系。

11）重復(fù)步驟3）～7）。

12）在控制面板輸入感興趣的人員ID。

13）重復(fù)步驟5）～7）。

4 案例研究

實驗平臺為一臺Intel Core i7-6700 3.4 GHz 的臺式機，配置16 GB 內(nèi)存。本文的重點是VASTED 的可視分析及推理，因此主要演示部分案例。

4.1 參會人員類型及移動規(guī)律

本案例研究探索了如何分析參會人員的類型及移動規(guī)律。由于room1～room6 這6 個房間用途在數(shù)據(jù)描述中未詳細(xì)說明，因此在對參會人員進(jìn)行分析之前，先對各房間的用途進(jìn)行分析。圖9以第一天的數(shù)據(jù)及room2為例演示了分析過程。

1）對于一個不知用途的房間，首先關(guān)注房間內(nèi)的人數(shù)如何變化，人數(shù)變化與其他場館有何關(guān)系。執(zhí)行分析流程9）～10），查詢room2 的人數(shù)變化折線圖，并在折線圖下拉框選中幾個主要會場，對其人數(shù)變化情況進(jìn)行對比，如圖9（a）所示?？梢钥闯霎?dāng)各會場處于工作狀態(tài)時，room2 內(nèi)人數(shù)較少；其余時間人數(shù)較多，峰值達(dá)到150人。

2）了解了人數(shù)變化情況之后，分析該房間人員對各個場館的訪問情況。執(zhí)行分析流程3）～5），查看該房間人員的軌跡序列。從圖9（b）可以看出，這些人員上午主要在主會場活動，中午前往餐廳就餐，下午主要在4 個分會場活動，一天內(nèi)多次前往room2等。

3）軌跡甘特圖展示了人員所訪問的場館序列，但對人員在某個場館內(nèi)具體位置點的變化表現(xiàn)不佳。執(zhí)行分析流程7）查看room2 人員的軌跡回放。圖9（c）顯示，在主會場處于工作狀態(tài)期間，room2 內(nèi)人員大多處于主會場前排位置，也有人位于講席臺?？梢酝茰yroom2 為講者嘉賓的休息室，其人員為講者嘉賓（VIP）。

4）確定room2人員類型為VIP之后，還可以分析出相關(guān)的報告嘉賓。根據(jù)圖9（a），選擇分會場A處于工作狀態(tài)（人數(shù)處于波峰狀態(tài)）的一個時刻，比如14：10。圖9（d）中，選中分會場A 講席區(qū)域的兩個網(wǎng)格（矩形框選處），得到講席區(qū)域的人員停留時長。圖9（e）矩形框選ID 顯示這5名人員在分會場A會議進(jìn)行時分3 個時間段位于講席處。而這3 個時間段恰好與圖9（a）中分會場A 人數(shù)最多的3個時間段相符，故推測這5名人員為分會場A的報告嘉賓。圖9（f）顯示，這5名人員都多次前往room2，證實了推測結(jié)果。

5）對于VIP的移動規(guī)律，圖9（g）（h）是對圖9（b）的橫軸縮放?？梢钥闯鯲IP 是從入口4 進(jìn)入會場，且不需要簽到；進(jìn)入會場后，首先進(jìn)入room2 稍做準(zhǔn)備，會議開始時進(jìn)入主會場；并且只從出口4 離開會場。圖9（i）的動畫顯示了軌跡甘特圖不易發(fā)現(xiàn)的規(guī)律（矩形框選處），VIP 可以從主會場后面的專用通道離開會場，前往二樓也只經(jīng)過扶梯2。

通過步驟1）～3）可以推測相關(guān)的人員類型及移動規(guī)律，步驟4）可以推測這類型人員中的具體角色人員，步驟5）可以總結(jié)每一類人員的大致移動規(guī)律。按此步驟，結(jié)合挑戰(zhàn)1 的題目背景，可以對剩余五個房間做如下推測。

room1 為下午的茶歇間，時間為16：10—16：30；room3 為上午的茶歇間，時間為10：30—10：50。

room4 為媒體室。媒體記者從普通入口（入口1～3）進(jìn)入會場，簽到后進(jìn)入room4 稍做準(zhǔn)備。接著根據(jù)工作安排去相關(guān)區(qū)域進(jìn)行采訪、直播等，并且不定時進(jìn)入room4。工作結(jié)束后從普通出口（出口1～3）離開會場。

room5 為黑客大賽場地。參賽人員從普通入口進(jìn)入會場后先簽到，9：00 左右進(jìn)入賽場。中午12：00 集體前往食堂就餐，然后返回賽場。下午15：00 左右第一批人員被淘汰，16：15左右進(jìn)行第二批淘汰。然后從普通出口離開會場。

room6 為工作人員休息室。工作人員從普通入口進(jìn)入會場，前往room6 稍做準(zhǔn)備后提前到各自的崗位就位，并且位置長期保持不變。部分崗位工作人員采取輪流午餐制，包括簽到處、出入口（1 樓通道）、服務(wù)臺、簽到處，room5 第一批工作人員就餐時間為11：40—12：10，第二批12：10—12：40，如圖7（b）所示。工作結(jié)束后從普通出口離開會場。

圖9 分析room2人員類型及移動規(guī)律Fig.9 Analyzing types and movement rules of people in room2

對于某些類型人員的分析，可能不需要以上那樣復(fù)雜的步驟。圖10（a）重現(xiàn)了第一天從普通入口進(jìn)入會場的所有人的軌跡。可以發(fā)現(xiàn)有部分人在上午9：30 開始陸續(xù)進(jìn)入會場，簽到后在會場自由活動，11：00 前后陸續(xù)離開會場。結(jié)合圖10（b）發(fā)現(xiàn)這類人主要在海報區(qū)和展廳活動，不去參加會議。在第一天下午15：00—16：00 及第二天相同時間段也出現(xiàn)類似情況，其移動規(guī)律相似。故推測為團(tuán)體參觀人員。

本節(jié)案例以第一天數(shù)據(jù)為例，主要結(jié)合時間和空間屬性，利用三維地圖和甘特圖，關(guān)聯(lián)分析了參會人員的類型及行為模式，并可以細(xì)化某些人員類型中的具體角色。因此，該案例可以為類似場景的人員行為模式分析提供參考。

圖10 分析團(tuán)體參觀人員移動規(guī)律Fig.10 Analyzing movement rules of group visitors

4.2 異常事件

4.2.1 人員越權(quán)事件

4.1 節(jié)確定了room2 中的人員為VIP，其第一天的軌跡甘特圖顯示人員11201 和16473 在簽到處和room4 停留，而VIP不經(jīng)過簽到處及room4。在后面兩天，兩人未出現(xiàn)在room2，卻都出現(xiàn)在了room4。將兩人3天的軌跡序列進(jìn)行對比，結(jié)合媒體記者的移動規(guī)律，確認(rèn)兩人為媒體記者。因此推測兩人在第1 天越權(quán)進(jìn)入room2 違規(guī)采訪。人員11201 進(jìn)入會場時首先在簽到處停留簽到，09：06：31—09：19：49 在room2 停留；人員16473 進(jìn)入會場時同樣在簽到處簽到，10：30：03—10：50：59在room2停留。如圖11所示。

圖11 11201和16473三天的軌跡對比Fig.11 Trajectory comparison of three days of 11201 and 16473

4.2.2 電子胸牌同號事件

會議第一天，VIP 的速度甘特圖顯示ID 為16632 的人員速度序列中出現(xiàn)了比較明顯的紅色異常區(qū)間，對該區(qū)間進(jìn)行局部縮放。如圖12（a）所示，在此區(qū)間，速度達(dá)到幾米、十幾米每秒，甚至更快。16632 的軌跡序列（圖12（b））顯示，在08：34：40該人員從入口4進(jìn)入會場，隨后一直在主會場活動。但在09：44：40 該人員突然出現(xiàn)在入口4，然后停留在room2，并于10：48：24從出口4離開會場，訪問的位置出現(xiàn)明顯跳動。基于上述表現(xiàn)，推測人員P 復(fù)制了16632 的電子胸牌，在09：44：40 進(jìn)入會場，隨后一直停留在room2，尋找合適時機盜取重要資料或者物品，行竊成功后于10：48：24 從出口4 離開會場。

圖12 第一天16632異常行為Fig.12 Abnormal behaviors of 16632 on day1

4.2.3 物品丟失事件

會議第一天，room2的“人員停留時長”圖顯示ID為11260的人員在12：28—14：00 期間頻繁進(jìn)入room2，如圖13（a）所示。從圖13（b））可以看出，此期間該人員在room2、服務(wù)臺及其他公共區(qū)域之間頻繁往來，并短暫停留。結(jié)合4.2.2 節(jié)提到的可能的盜竊行為，推測人員P 盜取了11260 的相關(guān)物品，11260在10：44進(jìn)入room2，人員P擔(dān)心暴露，于10：48：24從出口4 逃離會場。11260 在12：28 回到room2 時發(fā)現(xiàn)物品丟失，然后頻繁前往服務(wù)臺咨詢，并多次在room2、room3、展廳、海報區(qū)等區(qū)域?qū)ふ以撐锲贰?/p>

4.2.4 人員異常會和事件

第一天黑客大賽人員的軌跡甘特圖顯示，參賽人員10409 在上午11：01：11—11：20：19 一直處于2 樓過道某位置（圖14（a）），而此時間段其他參賽人員均在賽場比賽，且周圍人員較少。將該位置坐標(biāo)和時間段映射到“全局態(tài)勢地圖”（圖14（b）），發(fā)現(xiàn)從11：08分起，該位置有兩人，包括媒體人員13612（圖14（c））。兩人的軌跡回放清楚地呈現(xiàn)了異常會和的全過程（圖14（d））。媒體人員13612 從一樓到二樓，于11：08：08 在room5 門口（2 樓，10，06）位置與10409 會和，大約12 min之后，二人會和完畢，于11：20：19相繼離開。

結(jié)合上述，兩人異常會和可能涉及到比賽方面的不公開信息。推測兩人事先已經(jīng)約定好時間和地點，并且10409 提前到約定地點等待，兩人會和交接完畢之后，10409 返回賽場，13612則回到媒體間整理相關(guān)信息。

圖13 第一天11260異常行為Fig.13 Abnormal behaviors of 11260 on day1

圖14 第一天13612與10409 異常會和Fig.14 Abnormal meeting of 13612 and 10409 on day1

通過本節(jié)案例，相對容易地從一組時間、空間或者速度屬性的序列中發(fā)現(xiàn)具有細(xì)節(jié)差異的離群個體，然后以此為基礎(chǔ)結(jié)合其他視圖，繼續(xù)向下發(fā)掘出可能的異常事件。

4.3 相關(guān)工作的對比分析

本節(jié)選取了文獻(xiàn)中兩個常見的時空數(shù)據(jù)可視化案例，進(jìn)行差異對比。

如圖15（a）所示，文獻(xiàn)［13］利用軌跡墻在一個視圖中整合了空間、時間和速度屬性，軌跡沿著z軸垂直排列，速度屬性通過不同的顏色沿著軌跡編碼。此外可以過濾掉不關(guān)注的屬性范圍，來縮小顯示無關(guān)數(shù)據(jù)的位置的軌跡帶，突出了重點數(shù)據(jù)，減少了視覺遮擋。該方法比較適合沿著道路產(chǎn)生的具有相似形狀的軌跡。但對于本文，比如同為媒體人員，但他們分布在會場不同方向不同位置，空間軌跡雜亂，使用該方法很難避免軌跡的交叉和視覺的遮擋。

文獻(xiàn)［15］中通過對齊軌跡開始/結(jié)束的時間，來擴展時空立方體技術(shù)，從而優(yōu)化時空立方體的視覺混亂問題，提高分析質(zhì)量和分析效率。圖15（b）對齊了軌跡的開始時間，意思就是以某一軌跡開始時間為基準(zhǔn)，其余軌跡全部垂直平移，使其開始時間與基準(zhǔn)時間重合。該圖顯示了軌跡的開始一段時間，可以看出在該時間段內(nèi)，所有軌跡明顯成一簇。但是如果要顯示所有時間段的軌跡，該方法就會失效。比如對于本文的VIP，使用該方法，在入口4到room2這段開始的時間會有比較好的軌跡聚類效果。但對于后面的時間，每位VIP的路線具有隨機性，因此該方法還是不能很好地解決軌跡雜亂遮擋問題。

圖15 不同的時空數(shù)據(jù)可視化案例Fig.15 Different visualization cases of spatio-temporal data

本文將空間位置轉(zhuǎn)換為語義位置，將軌跡沿著時間軸水平排列。語義位置可以將很多空間位置點聚類，使軌跡序列更為平整。比如主會場有一段空間軌跡，形狀彎折復(fù)雜，但轉(zhuǎn)為語義位置后就只有“主會場”這個標(biāo)記。因此，利用甘特圖可視化時空數(shù)據(jù)可以很容易對齊，按行進(jìn)行比較，減少不必要的視覺干擾。再結(jié)合其他視圖，就可以進(jìn)行更深入的探索。

5 結(jié)語

本文提出了VASTED，該系統(tǒng)結(jié)合具體案例，有效地探索會展環(huán)境下的時空數(shù)據(jù)，分析出了參會人員的類型和行為模式，以及可能的異常事件，可以在以后類似場景下為相關(guān)用戶提供決策支持、幫助管理人員合理調(diào)動資源、更好地管理會場、響應(yīng)和處理各類突發(fā)事件。此外，利用該系統(tǒng)還可以進(jìn)行很多有趣的細(xì)節(jié)探索。比如確定各場館的日程安排；通過日程安排找到相關(guān)人員可能的遲到、早退或者缺席現(xiàn)象；通過人員移動的軌跡線與場館墻體的交叉點確定各場館的出入口；通過全局態(tài)勢地圖發(fā)現(xiàn)相關(guān)擁堵情況等。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，原始數(shù)據(jù)未給出人員在每個網(wǎng)格內(nèi)的具體位置信息，本文將每個人的實時位置近似處理為其所處網(wǎng)格的中心位置，因此在人物的精確移動分析方面還存在不足，這需要用更多數(shù)據(jù)集來進(jìn)行實驗和探索。由于數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性及視圖窗口的限制，在視圖設(shè)計方面，用甘特圖來表示軌跡，容易隱藏持續(xù)時間較短的移動信息和損失一部分空間上下文；軌跡訪問的區(qū)域過多，也會對色條的色彩搭配設(shè)計形成挑戰(zhàn)。

在未來的研究中，將對甘特圖的算法設(shè)計和視圖設(shè)計進(jìn)行更加深入的探索，以期在保留甘特圖獨特優(yōu)勢的前提下，更好地適應(yīng)大而復(fù)雜的軌跡時空數(shù)據(jù)集，幫助用戶快速地洞察關(guān)鍵信息，發(fā)現(xiàn)問題。