La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

D é veloppement d'une m é thode de peuplement en temps quasi-r é el d'un cube de donn é es SOLAP à partir de mesures GPS: application aux activit é s sportives.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "D é veloppement d'une m é thode de peuplement en temps quasi-r é el d'un cube de donn é es SOLAP à partir de mesures GPS: application aux activit é s sportives."— Transcription de la présentation:

1 D é veloppement d'une m é thode de peuplement en temps quasi-r é el d'un cube de donn é es SOLAP à partir de mesures GPS: application aux activit é s sportives en plein air Réalisée par Mélanie Lambert Dr. Yvan Bédard et Dr. Rock Santerre Directeur et codirecteur:

2 Plan de la présentation Contexte Problématique Objectifs Concepts théoriques Prototypage Résultats

3 SGBD  Travaux de Mathieu Lambert  Suite des travaux par Jean-Philippe Veilleux SOLAP « logiciels de navigation rapide et facile dans les bases de données spatiales qui offrent plusieurs niveaux de granularité d’information, plusieurs thèmes, plusieurs époques et plusieurs modes de visualisation synchronisés ou non : cartes, tableaux et graphiques statistiques » (Bédard, 2004) SOLAP SIG GPS Contexte

4 SGBD SOLAP SIG GPS Travaux GPS Travaux Bases de données spatiales Entrepôt de données  Position, vitesse et accélération précises mais analyse difficile  Analyse facile et rapide des données mais aucune recueillie par GPS  Analyse des données en temps différé Contexte Logiciels Statistiques

5 Problématique Problèmes dans les applications ayant des données à faible latence ; les analyses ne tiennent pas compte des données actuelles Application : L’entraînement d’athlètes de haut niveau  Données à faible latence

6 Objectifs Principal  Développer une approche permettant à une application SOLAP d’ajouter des données en temps quasi-réel pour des analyses spatio-temporelles rapides et intuitives Secondaires  Synthétiser les concepts théoriques pouvant servir à développer notre approche  Trouver une méthode d’actualisation des cubes SOLAP  Identifier les besoins propres à des sports extérieurs pour des analyses de performances des athlètes  Développer un prototype et tester la méthode choisie

7 Intégration et reconstruction des cubes Acquisition et traitement des donn é es spatiales et non-spatiales Int é gration et reconstruction du cube SOLAP Temps réel Périodique automatique Temps différé Temps réel SOLAP temps réel, temps quasi-réel et just-in-time Acquisition et traitement de données spatiales etnon-spatiales

8 Acquisition et traitement des nouvelles donn é es spatiales et non-spatiales Int é gration et reconstruction du cube SOLAP Temps réel Périodique automatique Temps différé Temps réel SOLAP temps réel, temps quasi-réel et just-in-time SOLAP Temps Quasi-réel SOLAP Temps réel Sans Intérêt SOLAP Just-in-time SOLAP Traditionnel

9 Besoins généraux des entraîneurs Archiver les statistiquesArchiver les statistiques Analyser et les résultatsAnalyser facilement et rapidement les résultats Visualiser l’endroit exact où une performance précise a été atteinteVisualiser l’endroit exact où une performance précise a été atteinte Vitesse = 6.52 m/s Prototype SOLAP-SPORT

10 Besoins spécifiques : Entraîneur de patinage de vitesse La vitesse, l'accélération, la durée, la trajectoire pour les situations suivantes :  en tous points  sur des sections  sur un seul tour  pour l’entraînement Comparer les entraînements : Comparer les entraînements :  Dans le temps  Selon la technique adoptée  Selon certains critères mécaniques et météorologiques Comparer les entre eux ou selon leur:Comparer les athlètes entre eux ou selon leur:  Club, Catégorie d’âge, Sexe, Niveau, Standard olympique Prototype SOLAP-SPORT

11 IntégrationRestructurationAgrégation Fichier GPS brut BD Transactionnelle BD Multidimensionnelle ROLAP Traitement Calcul des agrégations  Avg  Avg+ Prototype SOLAP-SPORT

12 Résultats Le temps de calcul des agrégations est au nombre de faits dans la table des faits de BDMLe temps de calcul des agrégations est directement proportionnel au nombre de faits dans la table des faits de BDM Solution choisie 1.Plus petits cubes au lieu d’un seul grand cube 2.Cube contenant seulement les entraînements de la journée 3.Cube contenant tous les entraînements et construit durant la nuit Cube technique Actuel Cube technique Historique Cube technique Cube météo S’éloigne du peuplement en temps quasi-réel

13 Prototype SOLAP-SPORT

14 Conclusion Domaine géomatique Les connaissances actuelles et la technologie utilisée ne nous permettent pas de mettre en place unLes connaissances actuelles et la technologie utilisée ne nous permettent pas de mettre en place un SOLAP temps réel Acquisition et traitement de données spatiales etnon-spatiales Int é gration et reconstruction du cube SOLAP Situation actuelle Situation requise SOLAP temps réel Transfert et traitement des données suite à l’acquisition Transfert et traitement des données en temps réel Situation actuelle Situation requise SOLAP temps réelIntégration en temps quasi-réel Intégration en temps réel Reconstruction en quelques minutes Reconstruction en temps réel

15 Conclusion Domaine géomatique L’approche suggérée doit respecter certains critèresL’approche suggérée doit respecter certains critères données sources = géométrie ponctuelle carte de base statique analyses spatiales simples sur l’interface stratégie en deux étapes Domaine applicatif Solution choisie répond aux besoins des entraîneursSolution choisie SOLAP-SPORT just-in-time répond aux besoins des entraîneurs Un : cyclisme, canot-kayakUn SOLAP just-in-time multisports : cyclisme, canot-kayak

16 Travaux futurs Solutions et technologies pour augmenter la vitesse de peuplement du cube SOLAPSolutions et technologies pour augmenter la vitesse de peuplement du cube SOLAP SOLAP temps réelSOLAP temps réel Ajout de données géométriques linéaires et surfaciquesAjout de données géométriques linéaires et surfaciques agrégations spatiales instantanées Ex : SOLAP – Archéologie

17 Supplémentaires

18 Méthodologie Département de kinésiologie Département de kinésiologie Entraîneurs Entraîneurs Vérifier si l’analyse de données en temps quasi-réel est fonctionnelle : 7 tests avec 7 entraînements Vérifier si l’analyse de données en temps quasi-réel est fonctionnelle : 7 tests avec 7 entraînements

19 Concepts théoriques  Temps réel Traite immédiatement les données suite à leur acquisition Temps de réponse réduits au minimum (<0.5 sec) Doit respecter la contrainte temporelle Ex : système de contrôle aérien  Temps quasi-réel Temps de réponse environ 0.5 sec, mais accepte plus lent Contrainte de temps à respecter est une moyenne Ex : système téléphonique  Just-in-time Fournie les données au bon moment Détermine la contrainte temporelle en fonction des besoins

20 SOLAP Processus général Acquisition et traitement de données spatiales etnon-spatiales Intégration et reconstruction des cubes Étape 4 Étape 1 Étape 2 Étape 3 Donnée s

21 SGBD SIG OLAP SOLAP SGBD temps réel SIG OLAP SOLAP? Concepts théoriques

22 Information essentielle à l’analyse des entraînements Nom athlète Les conditions météo Le type de départ Etc… Table contenant les nouveaux entraînements BD Transactionnelles BD Transactionnelle

23 Intégration et restructuration BD Transactionnelle Structure relationnelle BD Multidimensionnelle Structure multidimensionnelle

24 BD Multidimensionnelle Dimensions thématiques BDT BDM

25 Piste Segment Sous- Segment Segment atomique Agrégé Détaillé Données non-latentes Données latentes Dimension spatiale

26 Résultats Nouvel Entraînement #1 = 2198 enr. (positions instantanées) Durée intégration = 8 sec (indexation piste = 5 x plus rapide) Table des faits = 864 enr. Durée calcul agrégations = 1h 54min Grandeur du cube = enr. Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz Mémoire vive : 1 GHz Cube Entraînement = 11 Dimensions BDT BDM Calcul des agrégations  Avg  Avg+ 1h 54 min 8 sec

27 Résultats Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz Mémoire vive : 1 GHz ETL BDT BDM Calcul des agrégations  Avg  Avg+ 3h 13 min ETL 48 sec Nouvel Entraînement #5 = enr. Nouvel Entraînement #5 = enr. Durée intégration = 48 sec Table des faits = enr. Table des faits = enr. Durée calcul agrégations = 3h 13min Grandeur du cube = enr. Cube Entraînement = 11 Dimensions

28 Résultats Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz Mémoire vive : 1 GHz ETL BDT BDM Calcul des agrégations  Avg  Avg+ 1 min ½ ETL 48 sec Nouvel Entraînement #5 = enr. Nouvel Entraînement #5 = enr. Durée intégration = 48 sec Table des faits = enr. Table des faits = enr. Durée calcul agrégations = 1 min 39 sec Grandeur du cube = enr. Cube Technique = 6 Dimensions

29 Programme québécois de soutien à la recherche scientifique sur le sport de haut niveauProgramme québécois de soutien à la recherche scientifique sur le sport de haut niveau Le Fond Québécois de Recherche sur la Nature et les Technologies (FQRNT)Le Fond Québécois de Recherche sur la Nature et les Technologies (FQRNT) Yvan Bédard et son équipeYvan Bédard et son équipe Sonia Rivest, Frédéric Hubert, Martin Nadeau, Suzie Larrivée, Éveline Bernier, Marie-Josée Proulx, Benoît Frédéricque, Rodolphe Devillers, Mamane Nouri Sabo, Nicolas Rageul Rock Santerre et Jean-Philippe VeilleuxRock Santerre et Jean-Philippe Veilleux Normand Teasdale et son équipe (Département de kinésiologie) Centre d’entraînement national de patinage de vitesse longue piste (Robert Tremblay) Autres subventions : Association Canadienne des Sciences Géomatiques (ACSG), Centre de Développement de la Géomatique (CDG) Remerciements


Télécharger ppt "D é veloppement d'une m é thode de peuplement en temps quasi-r é el d'un cube de donn é es SOLAP à partir de mesures GPS: application aux activit é s sportives."

Présentations similaires


Annonces Google