检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2012年第10期24卷 1273-1282页

作者：蒲剑苏屈华民倪明选香港科技大学计算机学院

GPS,RFID和无线通信设备的爆炸状发展,让人们有可能搜集到大量的车辆、人群等的移动轨迹数据(简称轨迹数据),这些数据在交通管理、流动性分析、路线推荐等很多领域有着重要的应用.轨迹数据同时包含空间和时间属性,数据量大且维度高,分... 详细信息

GPS,RFID和无线通信设备的爆炸状发展,让人们有可能搜集到大量的车辆、人群等的移动轨迹数据(简称轨迹数据),这些数据在交通管理、流动性分析、路线推荐等很多领域有着重要的应用.轨迹数据同时包含空间和时间属性,数据量大且维度高,分析起来难度很大.可视化技术可以直观地呈现多维时空轨迹数据,并提供丰富的互动,以揭示数据中包含的时空规律.文中总结了轨迹数据的可视化技术的研究现状,介绍了多个应用案例.

关键词：移动轨迹数据可视化分析时空数据分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动轨迹数据的三维可视化分析

移动轨迹数据的三维可视化分析

引用

作者：李华君天津大学

学位级别：硕士

视频监控系统、GPS以及其他的数据采集设备的迅速发展,使得人们能够搜集到大量的诸如车辆、行人、船只等移动轨迹数据。在已有的研究中,大多数现有的工作都集中在分析轨迹的形状和聚合上,而对于轨迹属性的分析确很少,然而轨迹数据在建... 详细信息

视频监控系统、GPS以及其他的数据采集设备的迅速发展,使得人们能够搜集到大量的诸如车辆、行人、船只等移动轨迹数据。在已有的研究中,大多数现有的工作都集中在分析轨迹的形状和聚合上,而对于轨迹属性的分析确很少,然而轨迹数据在建筑规划、交通管理以及交通导航等很多领域都有着重要的应用,因此通过合适的可视化方式来处理这些轨迹尤为重要。在本文中,我们提出了一种新颖的混合2D/3D的基于层叠的轨迹墙可视化方式,以此来探索和研究轨迹属性以及属性间的联系,并通过交互式的方式检测轨迹的异常情况。轨迹的空间属性通过虚拟的3D空间中的2D地图作为参考,轨迹以条带形式表示。轨迹的时态信息通过堆叠顺序体现,即一组轨迹数据集根据发生时间的先后顺序依次堆叠而成一个轨迹墙,垂直相邻的条带片段对应于与轨迹点的时态相邻。速度属性通过颜色体现,结合该设计方案提供的速度自由输入机制与颜色编码来完成轨迹的异常检测。为解决3D空间中可能出现的交叠现象,该设计方案提供了一定的交互机制,用户通过旋转机制可以从不同角度观察整个轨迹及显示场景。对于数据量较大的轨迹或者类别差异较大的轨迹数据集,本设计方案提供了通过学习的方法对轨迹进行聚类计算以将轨迹数据分成不同的组别,进而通过交互机制选择需要研究的轨迹组别进行可视化研究分析。由于显示屏幕的高度限制,当轨迹数量较大的时候,在轨迹墙顶部的轨迹将不可见,因此我们提供移动、放缩、旋转以及轨迹运动的重现等交互功能对轨迹场景进行多角度观察分析以帮助用户更全面的了解轨迹信息。本文通过对模拟和真实数据进行可视化显示及结果分析,并通过与其他已存在的可视化方法进行比较,验证本设计方案的可行性和有效性。

关键词：移动轨迹数据可视化分析颜色编码轨迹聚类可视化交互

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析

引用

华东师范大学学报（自然科学版） 2017年第4期 97-113,138页

作者：刘志刘辉平赵大鹏王晓玲华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据科学与工程研究院上海200062

随着城市化的推进以及大数据技术的不断发展,智慧商圈成为智慧城市建设的重要组成部分.智慧商圈的热门程度、消费者的规模、消费层次等因素成为智慧商圈建设的关注热点.然而,传统的消费者规模的统计,还是基于传统的问卷调查或者抽样等,... 详细信息

随着城市化的推进以及大数据技术的不断发展,智慧商圈成为智慧城市建设的重要组成部分.智慧商圈的热门程度、消费者的规模、消费层次等因素成为智慧商圈建设的关注热点.然而,传统的消费者规模的统计,还是基于传统的问卷调查或者抽样等,这些方法不仅成本昂贵而且效率低下.但随着数据挖掘技术的发展,使得通过分析用户行为轨迹来确定商圈消费者规模成为可能.本文提出了一种基于轨迹数据分析的商圈消费者规模分析方法.本文的主要工作包括:①在轨迹数据中,如何确定商圈的边界这是一个首要的问题,基于此,才能确定一位消费者是在商圈内活动,还是在商圈外面.本文提出了根据商圈内基站点的位置分布,运用k-Nearest Neighbor(kNN)分类算法,对该商圈的范围进行圈定的方法.②由于轨迹数据的不确定性特点,确定一个用户与商圈的关系也是一个难题.本文利用计算不规则多边形面积的方法计算基站点的权重值,结合时间阈值分析该区域内每天的消费者规模.③最后,鉴于轨迹数据的海量性,本文提出了一个大数据计算框架BPDA(Business-Circle Parallel Distributed Algorithm),基于Hadoop大数据处理平台和Kafka分布式消息系统,实现了基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析系统,并使用中山公园商圈基站数据,展示了本文所提方法的可行性.

关键词：移动轨迹数据消费者规模分析 kNN分类算法商圈轮廓

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质

移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：马琦伟黄天元宫兆亚刘溪 100094 北京市海淀区北清路永丰嘉园2区12号3#101

本发明能够提供移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取设定区域内的人群移动轨迹数据和兴趣点数据，该设定区域包括多个功能区域；将人群移动轨迹数据与兴趣点数据进行匹配，根据匹配结果生成兴趣点间... 详细信息

标准号: CN113158084B

本发明能够提供移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取设定区域内的人群移动轨迹数据和兴趣点数据，该设定区域包括多个功能区域；将人群移动轨迹数据与兴趣点数据进行匹配，根据匹配结果生成兴趣点间流动数据；兴趣点间流动数据表示人群在兴趣点之间的移动数据；基于兴趣点间流动数据和兴趣点在功能区域分布信息生成任意两个功能区域间的区域间流动数据，区域间流动数据表示人群在功能区域之间的移动数据；以区域间流动数据为依据计算每个功能区域的嵌入向量表达数据，并据此对多个功能区域进行聚类处理。本发明基于人群移动轨迹数据进行城市区域特征的分析，具有降低数据采集难度、提高分析效率等技术效果。

关键词：功能区域流动数据兴趣点移动轨迹数据人群兴趣点数据移动数据计算机设备城市区域存储介质分布信息分析效率技术效果聚类处理匹配结果数据采集向量表达移动轨迹数据处理匹配嵌入分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质

移动轨迹数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：马琦伟黄天元宫兆亚刘溪 100094 北京市海淀区北清路永丰嘉园2区12号3#101

标准号: CN113158084A

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种移动轨迹数据补全方法

一种移动轨迹数据补全方法

引用

作者：叶芝慧陈浩 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开一种移动轨迹数据补全方法，数据完整度高。本发明的移动轨迹数据补全方法，包括以下步骤:(10)异常轨迹数据过滤：剔除原始数据中的越界数据、冗余数据、空值和稀疏轨迹点数据；(20)缺失轨迹数据识别：根据相邻轨迹点的距离... 详细信息

标准号: CN113009532A

本发明公开一种移动轨迹数据补全方法，数据完整度高。本发明的移动轨迹数据补全方法，包括以下步骤:(10)异常轨迹数据过滤：剔除原始数据中的越界数据、冗余数据、空值和稀疏轨迹点数据；(20)缺失轨迹数据识别：根据相邻轨迹点的距离和采集时间是否超过阈值，识别出缺失轨迹数据；(30)轨迹数据均值填充：根据移动轨迹采样频率和移动速度，得到缺失轨迹的搜索半径，采用均值法得到缺失数据端点的经纬度估计值，以该估计值对缺失轨迹数据进行填充。

关键词：轨迹数据移动轨迹数据填充经纬度采样频率缺失数据冗余数据数据过滤数据完整相邻轨迹移动轨迹异常轨迹原始数据越界数据点数据均值法稀疏剔除搜索采集移动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于停车记录对车辆匿名的移动轨迹数据去匿名的方法

基于停车记录对车辆匿名的移动轨迹数据去匿名的方法

引用

作者：常姗张科陈航曹迪胡星刚 201620 上海市松江区松江新城人民北路2999号

本发明涉及一种基于停车记录对车辆匿名的移动轨迹数据去匿名的方法，包括以下步骤：提取轨迹中所有停车点，去除上下客造成的停车，将停车划分为载人停车与空载停车；去除载人停车的异常点，并对载人停车进行建模；用所得模型去除空载... 详细信息

标准号: CN108734008A

本发明涉及一种基于停车记录对车辆匿名的移动轨迹数据去匿名的方法，包括以下步骤：提取轨迹中所有停车点，去除上下客造成的停车，将停车划分为载人停车与空载停车；去除载人停车的异常点，并对载人停车进行建模；用所得模型去除空载停车点中的等红绿灯和堵车停车，保留兴趣停车点；对兴趣停车点构造基于TF‑IDF的特征向量，将已知轨迹的特征向量与匿名轨迹的特征向量相比对，找出匿名轨迹集合中与已知轨迹匹配的匿名轨迹。本发明实现了依靠停车点记录能够从匿名的移动轨迹集中匹配出未匿名的原始轨迹，验证单个驾驶员兴趣停车点特征的稳定性与独特性，并揭示匿名轨迹数据安全风险。

关键词：停车停车点特征向量去除空载匹配移动轨迹数据轨迹集合轨迹数据移动轨迹原始轨迹独特性红绿灯上下客异常点堵车记录建模验证保留安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质

基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质

引用

作者：王丽宏郭舒范越贺敏刘婧王惠文王珂瑶黄洪仁王士承钟盛海 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号

本申请提供了一种基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取任意两条待判别的目标轨迹数据，其中，目标轨迹数据为从目标区域中提取出的路径信息，目标区域为用户访问过的区域；将目标轨迹数据的表征集合输入... 详细信息

标准号: CN113704373B

本申请提供了一种基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取任意两条待判别的目标轨迹数据，其中，目标轨迹数据为从目标区域中提取出的路径信息，目标区域为用户访问过的区域；将目标轨迹数据的表征集合输入到目标模型内，判断目标轨迹数据是否来自同一用户，其中，目标模型是由初始判别模型训练得到的，输入初始判别模型的训练参数包括：任意两条初始轨迹数据之间的共现次数、任意两条初始轨迹数据之间的角度余弦值、任意两条初始轨迹数据之间的概率偏差值、任意两条初始轨迹数据之间的相似度数值以及用于指示任意两条初始轨迹数据是否来自同一用户的标注信息。通过本申请，解决了相关技术中存在的用户识别准确率较低，稳定性不高的问题。

关键词：轨迹数据目标轨迹数据目标模型目标区域判别模型同一用户用户识别移动轨迹数据标注信息存储介质概率偏差路径信息训练参数用户访问相似度准确率余弦申请集合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法

引用

作者：仇阿根陶坤旺朱鹏赵习枝刘尚钦张福浩陈才郑莹莹张志然张用川陈颂 100036 北京市海淀区莲花池西路28号

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法，首先采用BiGRU模型计算移动轨迹特征向量，有效的利用移动轨迹数据；然后通过胶囊网络模型提取社交媒体信息的高级特征向量；最后采用马氏距离法判断向量间距离并利用基于参数矩阵融合的方... 详细信息

标准号: CN115455130A

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法，首先采用BiGRU模型计算移动轨迹特征向量，有效的利用移动轨迹数据；然后通过胶囊网络模型提取社交媒体信息的高级特征向量；最后采用马氏距离法判断向量间距离并利用基于参数矩阵融合的方法进行融合，获得移动轨迹数据与社交媒体数据融合向量，解决单一数据源对于人物群体行为分析存在局限性问题。

关键词：移动轨迹数据融合媒体数据向量局限性问题马氏距离法向量间距离参数矩阵单一数据高级特征媒体信息模型计算群体行为特征向量网络模型移动轨迹胶囊分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法

一种社交媒体数据与移动轨迹数据的融合方法

引用

作者：仇阿根陶坤旺朱鹏赵习枝刘尚钦张福浩陈才郑莹莹张志然张用川陈颂 100036 北京市海淀区莲花池西路28号

标准号: CN115455130B

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：