An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> All digitizing methods, as a general rule, record lines with far more data than is necessary for accurate graphic reproduction or for computer analysis. Two algorithms to reduce the number of points required to represent the line and, if desired, produce caricatures, are presented and compared with the most promising methods so far suggested. Line reduction will form a major part of automated generalization. Regle generale, les methodes numeriques enregistrent des lignes avec beaucoup plus de donnees qu'il n'est necessaire a la reproduction graphique precise ou a la recherche par ordinateur. L'auteur presente deux algorithmes pour reduire le nombre de points necessaires pour representer la ligne et produire des caricatures si desire, et les compare aux methodes les plus prometteuses suggerees jusqu'ici. La reduction de la ligne constituera une partie importante de la generalisation automatique. <s> BIB001 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> In recent years, there has been an explosion of interest in mining time-series databases. As with most computer science problems, representation of the data is the key to efficient and effective solutions. One of the most commonly used representations is piecewise linear approximation. This representation has been used by various researchers to support clustering, classification, indexing and association rule mining of time-series data. A variety of algorithms have been proposed to obtain this representation, with several algorithms having been independently rediscovered several times. In this paper, we undertake the first extensive review and empirical comparison of all proposed techniques. We show that all these algorithms have fatal flaws from a data-mining perspective. We introduce a novel algorithm that we empirically show to be superior to all others in the literature. <s> BIB002 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Data possess spatiality and temporality, and a temporal GIS is a GIS that has the function of processing temporal data. This paper briefly introduces the basic conception and function of temporal GIS, the former including time, time mark, response time, etc., and the latter, analysis, updating, showing, et al. It also discusses the associated problems in temporal spatial data representation, indefinablity and multi scale. Meanwhile it expounds emphatically the two basic data models, i.e. relation model and object oriented model, relation model has characteristic of rich meaning, integrated theory, high efficiency and so on. Adding time dimension to relation model is attempted, and temporal data are treated with relation algebra and query language. Relation model includes three or more implement methods: classifying save, time segment and time mark. Object oriented model provides many mechanisms, such as aggregation and relevancy. Many kinds of temporal space data are sustained in temporal GIS. OSAM/T model and Inith OO model are included in Object oriented model. <s> BIB003 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Moving object data handling has received a fair share of attention over recent years in the spatial database community. This is understandable as positioning technology is rapidly making its way into the consumer market, not only through the already ubiquitous cell phone but soon also through small, on-board positioning devices in many means of transport and in other types of portable equipment. It is thus to be expected that all these devices will start to generate an unprecedented data stream of time-stamped positions. Sooner or later, such enormous volumes of data will lead to storage, transmission, computation, and display challenges. Hence, the need for compression techniques. <s> BIB004 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> In this work we investigate the quality bounds for the data stored in Moving Objects Databases (MOD) in the settings in which mobile units can perform an on-board data reduction in real time. It has been demonstrated that line simplification techniques, when properly applied to the large volumes of data pertaining to the past trajectories of the moving objects. result in substantial storage savings while guaranteeing deterministic error bounds to the queries posed to the MOD. On the other hand. it has also been demonstrated that if moving objects establish an agreement with the MOD regarding the (im)precision tolerance significant savings can be achieved in transmission when updating the location-in-time information. In this paper we take a first step towards analyzing the quality of the history in making in MOD by correlating the (impact of the) agreement between the server and the moving objects for on-line updates in real time with the error bounds of the data that becomes a representation of the past trajectories as time evolves. <s> BIB005 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Existing trajectory clustering algorithms group similar trajectories as a whole, thus discovering common trajectories. Our key observation is that clustering trajectories as a whole could miss common sub-trajectories. Discovering common sub-trajectories is very useful in many applications, especially if we have regions of special interest for analysis. In this paper, we propose a new partition-and-group framework for clustering trajectories, which partitions a trajectory into a set of line segments, and then, groups similar line segments together into a cluster. The primary advantage of this framework is to discover common sub-trajectories from a trajectory database. Based on this partition-and-group framework, we develop a trajectory clustering algorithm TRACLUS. Our algorithm consists of two phases: partitioning and grouping. For the first phase, we present a formal trajectory partitioning algorithm using the minimum description length(MDL) principle. For the second phase, we present a density-based line-segment clustering algorithm. Experimental results demonstrate that TRACLUS correctly discovers common sub-trajectories from real trajectory data. <s> BIB006 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Trajectory data is becoming increasingly available and the size of the trajectories is getting larger. In this paper we study the problem of compressing spatio-temporal trajectories such that the most common queries can still be answered approximately after the compression step has taken place. In the process we develop an O(n logk n)-time implementation of the Douglas-Peucker algorithm in the case when the polygonal path of n vertices given as input is allowed to self-intersect. <s> BIB007 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> In the light of rapidly growing repositories capturing the movement trajectories of people in spacetime, the need for trajectory compression becomes obvious. This paper argues for semantic trajectory compression (STC) as a means of substantially compressing the movement trajectories in an urban environment with acceptable information loss. STC exploits that human urban movement and its large---scale use (LBS, navigation) is embedded in some geographic context, typically defined by transportation networks. STC achieves its compression rate by replacing raw, highly redundant position information from, for example, GPS sensors with a semantic representation of the trajectory consisting of a sequence of events . The paper explains the underlying principles of STC and presents an example use case. <s> BIB008 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> GPS-equipped mobile devices such as smart phones and in-car navigation units are collecting enormous amounts spatial and temporal information that traces a moving object's path. The popularity of these devices has led to an exponential increase in the amount of GPS trajectory data generated. The size of this data makes it difficult to transmit it over a mobile network and to analyze it to extract useful patterns. Numerous compression algorithms have been proposed to reduce the size of trajectory data sets; however these methods often lose important information essential to location-based applications such as object's position, time and speed. This paper describes the Spatial QUalIty Simplification Heuristic (SQUISH) method that demonstrates improved performance when compressing up to roughly 10% of the original data size, and preserves speed information at a much higher accuracy under aggressive compression. Performance is evaluated by comparison with three competing trajectory compression algorithms: Uniform Sampling, Douglas-Peucker and Dead Reckoning. <s> BIB009 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> There is an increasing number of rapidly growing repositories capturing the movement of people in space-time. Movement trajectory compression becomes an ob- vious necessity for coping with such growing data volumes. This paper introduces the concept of semantic trajectory compression (STC). STC allows for substantially compressing trajectory data with acceptable information loss. It exploits that human urban mobility typically occurs in transportation networks that define a geographic context for the move- ment. In STC, a semantic representation of the trajectory that consists of reference points localized in a transportation network replaces raw, highly redundant position information (e.g., from GPS receivers). An experimental evaluation with real and synthetic trajectories demonstrates the power of STC in reducing trajectories to essential information and illus- trates how trajectories can be restored from compressed data. The paper discusses possible application areas of STC trajectories. <s> BIB010 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Recent advances in geopositioning mobile phones have made it possible for users to collect a large number of GPS trajectories by recording their location information. However, these mobile phones with built-in GPS devices usually record far more data than needed, which brings about both heavy data storage and a computationally expensive burden in the rendering process for a Web browser. To address this practical problem, we present a fast polygonal approximation algorithm in 2-D space for the GPS trajectory simplification under the so-called integral square synchronous distance error criterion in a linear time complexity. The underlying algorithm is designed and implemented using a bottom-up multiresolution method, where the input of polygonal approximation in the coarser resolution is the polygonal curve achieved in the finer resolution. For each resolution (map scale), priority-queue structure is exploited in graph construction to construct the initialized approximated curve. Once the polygonal curve is initialized, two fine-tune algorithms are employed in order to achieve the desirable quality level. Experimental results validated that the proposed algorithm is fast and achieves a better approximation result than the existing competitive methods. <s> BIB011 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> The last decade has witnessed the prevalence of sensor and GPS technologies that produce a sheer volume of trajectory data representing the motion history of moving objects. Measuring similarity between trajectories is undoubtedly one of the most important tasks in trajectory data management since it serves as the foundation of many advanced analyses such as similarity search, clustering, and classification. In this light, tremendous efforts have been spent on this topic, which results in a large number of trajectory similarity measures. Generally, each individual work introducing a new distance measure has made specific claims on the superiority of their proposal. However, for most works, the experimental study was focused on demonstrating the efficiency of the search algorithms, leaving the effectiveness aspect unverified empirically. In this paper, we conduct a comparative experimental study on the effectiveness of six widely used trajectory similarity measures based on a real taxi trajectory dataset. By applying a variety of transformations we designed for each original trajectory, our experimental observations demonstrate the advantages and drawbacks of these similarity measures in different circumstances. <s> BIB012 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> GPS trajectory data of vehicles is valuable for important theoretical work and practice.Compressing trajectory data are conducive to storage,computation and transmission.In this paper,a spatiotemporal compression algorithm for GPS trajectory data is proposed.According to the spatiotemporal three-dimensional characteristics of GPS data points,a new method for calculating the deviation distance is utilized to extract the trajectory data more accurately.Results of a case study show that the algorithm is able to significantly reduce the errors and improve compression efficiency. <s> BIB013 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> The wide usage of location aware devices, such as GPS-enabled cellphones or PDAs, generates vast volumes of spatiotemporal streams of location data raising management challenges, such as efficient storage and querying. Therefore, compression techniques are inevitable also in the field of moving object databases. Related work is relatively limited and mainly driven by line simplification and data sequence compression techniques. Moreover, due to the (unavoidable) erroneous measurements from GPS devices, the problem of matching the location recordings with the underlying traffic network has recently gained the attention of the research community. So far, the proposed compression techniques have not been designed for network constrained moving objects, while on the other hand, existing map matching algorithms do not take compression aspects into consideration. In this paper, we propose solutions tackling the combined, map matched trajectory compression problem, the efficiency of which is demonstrated through an extensive experimental evaluation on offline and online trajectory data using synthetic and real trajectory datasets. <s> BIB014 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> With the development of location-based service, more and more moving objects can be traced, and a great deal of trajectory data can be collected. Finding and studying the interesting activities of moving objects from these data can help to learn their behavior very well. Therefore, a method of interesting activities discovery based on collaborative filtering is proposed in this paper. First, the interesting degree of the objects' activities is calculated comprehensively. Then, combined with the newly proposed hybrid collaborative filtering, similar objects can be computed and all kinds of interesting activities can be discovered. Finally, potential activities are recommended according to their similar objects. The experimental results show that the method is effective and efficient in finding objects' interesting activities. <s> BIB015 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> The recent increase in the use of GPS-enabled devices has introduced a new demand for efficiently storing trajectory data. In this paper, we present a new technique that has a higher compression ratio for trajectory data than existing solutions. This technique splits trajectories into sub-trajectories according to the similarities among them. For each collection of similar sub-trajectories, our technique stores only one sub-trajectory's spatial data. Each sub-trajectory is then expressed as a mapping between itself and a previous sub-trajectory. In general, these mappings can be highly compressed due to a strong correlation between the time values of trajectories. This paper presents evaluation results that show the superiority of our technique over previous solutions. <s> BIB016 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> GPS-equipped mobile devices such as smart phones and in-car navigation units are collecting enormous amounts of spatial and temporal information that traces a moving object's path. The exponential increase in the amount of such trajectory data has caused three major problems. First, transmission of large amounts of data is expensive and time-consuming. Second, queries on large amounts of trajectory data require computationally expensive operations to extract useful patterns and information. Third, GPS trajectories often contain large amounts of redundant data that waste storage and cause increased disk I/O time. These issues can be addressed by algorithms that reduce the size of trajectory data. A key requirement for these algorithms is to minimize the loss of information essential to location-based applications. This paper presents a new compression method called SQUISH-E (Spatial QUalIty Simplification Heuristic - Extended) that provides improved run-time performance and usability. A comprehensive comparison of SQUISH-E with other algorithms is carried out through an empirical study across three types of real-world datasets and a variety of error metrics. <s> BIB017 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Location data becomes more and more important. In this paper, we focus on the trajectory data, and propose a new framework, namely PRESS ( P aralleled R oad-Network-Based Trajectory Compr ess ion), to effectively compress trajectory data under road network constraints. Different from existing work, PRESS proposes a novel representation for trajectories to separate the spatial representation of a trajectory from the temporal representation, and proposes a Hybrid Spatial Compression (HSC) algorithm and error Bounded Temporal Compression (BTC) algorithm to compress the spatial and temporal information of trajectories respectively. PRESS also supports common spatial-temporal queries without fully decompressing the data. Through an extensive experimental study on real trajectory dataset, PRESS significantly outperforms existing approaches in terms of saving storage cost of trajectory data with bounded errors. <s> BIB018 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> With the increasing size of trajectory data generated by location-based services and applications which are built from inexpensive GPS-enabled devices in urban environments, the need for compressing large scale trajectories becomes obvious. This paper proposes a scalable urban trajectory compression scheme (SUTC) that can compress a set of trajectories collectively by exploiting common movement behaviors among the urban moving objects such as vehicles and smartphone users. SUTC exploits that urban objects moving in similar behaviors naturally, especially large-scale of human and vehicle which are moving constrained by some geographic context (e.g., road networks or routes). To exploit redundancy across a large set of trajectories, SUTC first transforms trajectory sequences from Euclidean space to network-constrained space and represents each trajectory with a sequence of symbolic positions in textual domain. Then, SUTC performs compression by encoding the symbolic sequences with general-purpose compression methods. The key challenge in this process is how to transform the trajectory data from spatio-temporal domain to textual domain without introducing unbounded error. We develop two strategies (i.e., velocity-based symbolization, and beacon-based symbolization) to enrich the symbol sequences and achieves high compression ratios by sacrificing a little bit the decoding accuracy. Besides, we also optimize the organization of trajectory data in order to adapt it to practical compression algorithms, and increase the efficiency of compressing processes. Our experiments on real large-scale trajectory datasets demonstrate the superiority and feasibility of the our proposed algorithms. <s> BIB019 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Positioning data are usually acquired periodically and uploaded to the server via wireless network in ::: the location data acquisition systems. Huge communication overheads between the terminal and the ::: server and heavy loads of storage space are needed when a large number of data points are uploaded. ::: To this end, an online compression algorithm for positioning data acquisition is proposed, which ::: compresses data by reducing the number of uploaded positioning points. Error threshold can be set ::: according to users' needs. Feature points are extracted to upload real-timely by considering the ::: changes of direction and speed. If necessary, an approximation trajectory can be obtained by using the ::: proposed recovery algorithm based on the feature points on the server. Positioning data in three ::: different travel modes, including walk, non-walk and mixed mode, are acquired to validate the efficiency ::: of the algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can get appropriate ::: compression rate in various road conditions and travel modes, and has better adaptability. <s> BIB020 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> Some mobile sensor network applications require the sensor nodes to transfer their trajectories to a data sink. This paper proposes an adaptive trajectory (lossy) compression algorithm based on compressive sensing. The algorithm has two innovative elements. First, we propose a method to compute a deterministic projection matrix from a learnt dictionary. Second, we propose a method for the mobile nodes to adaptively predict the number of projections needed based on the speed of the mobile nodes. Extensive evaluation of the proposed algorithm using 6 datasets shows that our proposed algorithm can achieve sub-metre accuracy. In addition, our method of computing projection matrices outperforms two existing methods. Finally, comparison of our algorithm against a state-of-the-art trajectory compression algorithm show that our algorithm can reduce the error by 10-60 cm for the same compression ratio. <s> BIB021 </s> An Overview of Moving Object Trajectory Compression Algorithms <s> Introduction <s> The need to store vast amounts of trajectory data becomes more problematic as GPS-based tracking devices become increasingly prevalent. There are two commonly used approaches for compressing trajectory data. The first is the line generalisation approach which aims to fit the trajectory using a series of line segments. The second is to store the initial data point and then store the remaining data points as a sequence of successive deltas. The line generalisation approach is only effective when given a large error margin, and existing delta compression algorithms do not permit lossy compression. Consequently there is an uncovered gap in which users expect a good compression ratio by giving away only a small error margin. This paper fills this gap by extending the delta compression approach to allow users to trade a small maximum error margin for large improvements to the compression ratio. In addition, alternative techniques are extensively studied for the following two key components of any delta-based approach: predicting the value of the next data point and encoding leading zeros. We propose a new trajectory compression system called Trajic based on the results of the study. Experimental results show that Trajic produces 1.5 times smaller compressed data than a straight-forward delta compression algorithm for lossless compression and produces 9.4 times smaller compressed data than a state-of-the-art line generalisation algorithm when using a small maximum error bound of 1 meter. <s> BIB022
In recent years, with the rapid development and extensive use of GPS devices, RFID sensors, satellites, and wireless communication technologies, it is possible to track various kinds of moving objects all over the world and collect a myriad of trajectory data with respect to the mobility of various moving objects (such as people, vehicles, and animals) containing a great deal of knowledge. These data need an urgent and effective analysis. A moving object spatialtemporal trajectory is a sequence of position, attribute, and time BIB006 , which are three basic characteristics of geographic phenomena and three basis data of GIS database BIB003 . Moving objects move continuously while their locations can only be updated at discrete times, leaving the location of a moving object between two updates uncertain, for the limit of acquisition, storage, and processing technologies BIB004 . The simplest description of a trajectory is a finite sequence of geolocations with timestamps. As time goes on, it will lead to a series of difficulties in storing, transmitting, and analyzing data, for the size of trajectory data is sharply increasing and the scale of data is growing huge and complex. First of all, the shear volumes of data can quickly overwhelm available data storage, which will make it difficult to store the data. For instance, if data is collected at 2 second intervals, 1 GB of storage capacity is required to store just over 800 objects for a single day. Therefore, the storage of data will result in an enormous cost. The cost of transmitting a large amount of trajectory data, which may be expensive and problematic, is the second major problem highlighting the need of compressing data. According to  , the cost of sending a volume of data over remote networks can be prohibitively expensive, typically ranging from $5 to $7 per Mb. Thus, tracking a fleet of 800 vehicles for a single day would incur a cost of $5,000 to $7,000, or approximately $1,825,000 to $2,555,000 annually. Finally, along with the increasing of the data scale, it is difficult for us to extract the valuable and useful patterns. To address these issues, two categories of trajectory compression strategies have been proposed, aiming to reduce the size of a trajectory while not compromising much precision in its new data representation BIB012 . One is the offline compression, which reduces the size of trajectory after the trajectory has been fully generated. The other is online compression, compressing a trajectory instantly as an object travels. On the one hand, it can reduce the memory space by compressing, which will make the storage of data easier. On the other hand, it can cut down the size of data, which will be convenient for the transmission of data. What is more, it can reserve the useful information in trajectories and remove redundant data from trajectories, which have the potential to make the thorough analysis of trajectory data easier. The data compression is a method that reduces the size of data to cut down the memory space and improve the efficiency of transmission, storage, and processing without losing information or reorganizes data to reduce the redundancy and memory space according to certain algorithms. Data compression can be classified into two categories, namely, lossless and lossy compression. Moving object trajectory compression aims to reduce the size and memory space of a trajectory on the premise that the information contained in trajectory data is reserved; that is to say, in order to cut down the size of data, it removes redundant location points while ensuring the accuracy of the trajectory BIB013 . Figure 1 is a schematic diagram of a trajectory compression, where the original trajectory is represented by black lines and the compressed trajectory consists of red lines (namely, 1 , 2 , 3 , and 4 ). There are 9 points in the original trajectory, but only 5 points are retained to approximately represent the original trajectory after compressing whose compression ratio is close to 50%. Thus, it can be seen that trajectory compressions play an important role in the storage and analysis of data. But trajectory compression tends to cause a certain loss of information, while compressing trajectories. Therefore, various trajectory algorithms existing in literature balance the tradeoff between accuracy and storage size. The trajectory compression technology derives from the topographic cartography and computer graphics. The most native and simplest compression method is uniform sampling algorithm which simply takes every th point in the trajectory  . In 1961, Bellman put forward a new algorithm called Bellman algorithm, which solves linear generalization problems by dynamic programming methods  . This method will guarantee that the segments connecting the specific number of points selected from the curve are closest to the original curve, but the time overhead of it is giant which is up to ( 3 ). One of the most classical trajectory compression algorithms called Douglas-Peucker algorithm was presented in 1973 by Douglas and Peucker BIB001 . In 2001, Keogh et al. put forward the Opening Window algorithm to compress trajectory data online. However, traditional error metrics (such as perpendicular distance) are not suitable for moving object trajectories, whose spatial characteristics and temporal characteristics need to be simultaneously considered, due to their internal features. In 2004, Meratnia and Rolf put forward a top-down speed-based algorithm and a top-down time-ratio algorithm BIB004 . The former improves the existing compression techniques by exploiting the spatiotemporal information hiding in the time series, while the latter is a transformation of DP algorithm which took a full consideration of spatiotemporal characteristics by replacing spatial error with SED. In 2006, Potamias et al. put forward STTrace algorithm estimating the safe zone of successor point by location, velocity, and direction. Meanwhile, it is suitable for small memory devices  . Gudmundsson et al. developed an implementation of the Douglas-Peucker path-simplification algorithm in 2009, which works efficiently even in the case where the polygonal path given as input is allowed to selfintersect BIB007 . In 2009, Schmid et al. proposed that trajectories stored in the form of trajectory points can be instead of semantic information of road networks BIB008 . Since then, many researchers have been doing a great deal of studies about the semantic information of road networks BIB010 BIB018 BIB014 BIB021 BIB019  . With the increasing of the data, traditional compression algorithms are quite limited for online trajectory data. Therefore, online trajectory compression becomes one of the hot topics  BIB020 BIB015 . For example, Opening Window Time-Ratio algorithm was put forward by Meratnia, which is an extension to Opening Window using SED instead of spatial error, to take temporal features into account BIB003 . And Trajcevski et al. put forward another online algorithm called Dead Reckoning algorithm, which estimates the successor point through the current point and its velocity BIB005 . Out of traditional position preserved trajectory compression algorithms, many scholars have focused on different perspectives. For example, Birnbaum et al. proposed a trajectory simplicity algorithm based on subtrajectories and their similarity BIB016 . Long et al. proposed a polynomial-time algorithm for optimal directionpreserving simplification, which supports a border application range than position-preserving simplification  . Nibali and He proposed an effective compression system for trajectory data called Trajic, which can fill the gap of good compression ratio and small error margin BIB022 . Similar to STTrace, Muckell et al. put forward the Spatial QUalIty Simplification Heuristic method BIB009 . In 2012, Chen et al. proposed a Multiresolution Polygonal Approximation algorithm, which compressed trajectories by a joint optimization on both the LSSD and the ISSD criteria BIB011 . In 2014, Muckell et al. proposed a new algorithm, SQUISH-E, which compresses BIB017 . This algorithm has the flexibility of tuning compression with respect to compression ratio and error. Algorithms involved in this paper are summarized in Table 1 from the complexity, application scope, and error metric of them. In literature BIB002 , the traditional trajectory compression algorithms were classified into the following 4 categories, which are now unable to contain all of the compression algorithms. (1) Top-Down. The data series is recursively partitioned until some halting condition is met. The popular top-down compression methods include Douglas-Peucker algorithm, top-down speed-based algorithm, and top-down time-ratio algorithm. (2) Bottom-Up. Starting from the finest possible representation, successive data points are merged until some halting condition is met. The algorithm may not visit all data points in sequence. (3) Sliding Window. Starting from one to the end of the data series, a window of fixed size is moved over the data points and compression takes place only on the data points inside the window. Spatial QUalIty Simplification Heuristic method and SQUISH-E algorithm are the popular sliding window methods. (4) Opening Window. Starting from one to the end of the data series, a compression takes place on the data points inside the window whose size is decided by the number of points to be processed. Its process will not end until some halting condition is met. The window size is not constant while compressing. The famous Opening Window methods are Opening Window algorithm and Opening Window TimeRatio algorithm. The organization of this paper is as follows: the basic ideal of compression and typical algorithms of compression are introduced and discussed in Section 1. The related definitions about moving objects and their trajectories are summarized in Section 2. The survey of moving object compression algorithms is given in Section 3. Some validation criteria of compression performance are discussed in Section 4 to reveal their benefit for moving object compression. In Section 5, some public trajectory datasets are described. Some typical application scenarios are listed to show the application of moving object compression in Section 6. In Section 7, some disadvantages and future works are summarized. 