Visor cartográfico para la visualización masiva de trayectorias
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http://hdl.handle.net/2183/27286Colecciones
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Visor cartográfico para la visualización masiva de trayectoriasAutor(es)
Directores
Cortiñas Álvarez, AlejandroGómez Brandón, Adrián
Varela Rodeiro, Tirso
Fecha
2020-09Centro/Dpto/Entidad
Enxeñaría informática, Grao enResumen
[Resumen]
El objetivo de este trabajo de fin de grado es desarrollar una aplicación web para la gestión
de flota utilizando la estructura compacta Grammar based Compressed representation of
Trajectories (GraCT), que permite obtener información histórica de los movimientos de los
barcos, como obtener su trayectoria en un intervalo de tiempo, consultar los barcos más próximos
a un punto, consultar los barcos que hay en una región y consultar la trayectoria de los
barcos de una región en un intervalo.
Para alcanzar este objetivo fue necesario en primer lugar hacer un análisis preliminar para
determinar el alcance y los requisitos funcionales del proyecto. A continuación, se llevó a cabo
el diseño de prototipos de pantalla que daban soporte a las funcionalidades y la creación del
modelo de datos, y finalmente se realizó la implementación de los requisitos e integración con
la estructura GraCT y las pruebas necesarias.
En el desarrollo se empleó la tecnología MongoDB para el almacenamiento de información,
así como las tecnologías Express.js y Node.js para la implementación del servicio REST.
Se utilizó la tecnología Vue.js para la visualización junto con Leaflet para el desarrollo del
visor de mapas, y las tecnologías N-API y C++ para la integración de la estructura compacta
y el back-end.
El trabajo de fin de grado se gestionó siguiendo una metodología iterativa e incremental
para el desarrollo de software. [Abstract]
The aim of this project is to develop an application to manage fleet using the compact data
structure Grammar based Compressed representation of Trajectories (GraCT), which allows
to get historical information about position of the ships, like getting the trajectory between
two time instants, getting nearest ships at a position, querying ships that lie in a region at
time instant and querying the ships’ trajectory in a region between two time instants.
In order to achieve this goal, it was necessary, first of all to do a preliminary analysis to
resolve the scope of the project and its functional requirements. Next, we design different
screen prototypes and the data model to support those functionalities. Finally, we implement
the requirements and the integration of the compact data structure GraCT, with the required
tests.
In the development, a technology MongoDB was used for the storage of information, as
well as the technologies Express.js and Node.js to implement a REST service. The technology
Vue.js was used for visualization with Leaflet to develop the map viewer. Finally, N-API and
C++ technologies was used to create the integration between GraCT and our back-end.
This work was managed following an iterative and incremental methodology for software
development.
Palabras clave
GraCT
Barco
Trayectoria
Instantes de tiempo
Usabilidad
Ship
Trajectory
Time instants
Usability
Vue
Leaflet
Mongo
Express
C++
N-API
Barco
Trayectoria
Instantes de tiempo
Usabilidad
Ship
Trajectory
Time instants
Usability
Vue
Leaflet
Mongo
Express
C++
N-API