检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 323-332页

作者：张蕊段予孔令争侯先磊北京建筑大学土木与交通工程学院北京100044 中冶京诚工程技术有限公司北京100176

非机动车超越次数是非机动车道服务水平评价的重要参数,随着路侧高位视频设备的应用普及,为非机动车超越行为识别提供了良好的视频数据来源。目前有关轨迹分段方法的研究难以适应非机动车行驶角度变化频繁且超越轨迹较长的特点。本文提... 详细信息

非机动车超越次数是非机动车道服务水平评价的重要参数,随着路侧高位视频设备的应用普及,为非机动车超越行为识别提供了良好的视频数据来源。目前有关轨迹分段方法的研究难以适应非机动车行驶角度变化频繁且超越轨迹较长的特点。本文提出基于片段轨迹时长和分割间隔时间两个参数的轨迹分段方法,根据视频获取的640条超越轨迹数据,分析非机动车各类超越行为的特性,选取纵向平均速度、纵向速度标准差、横向平均速度、横向速度标准差作为特征参数,基于K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法建立非机动车超越分类模型。根据超越行为持续时间平均值确定自行车片段轨迹时长取值为[4, 9] s,分割间隔时间取值为[1, 8] s;电动自行车的片段轨迹时长取值为[4, 8] s,分割间隔时间取值为[1, 7] s,利用分类模型对各参数组合分段获得的非机动车轨迹片段进行识别。研究结果表明:自行车片段轨迹时长为8 s,分割间隔时间为6 s;电动自行车片段轨迹时长为6 s,分割间隔时间为4 s时,对应的识别误差百分比最低,分段效果最佳。

关键词：城市交通超越行为识别轨迹分段非机动车片段轨迹时长分割间隔时间

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基于路网复杂度分区的轨迹分段地图匹配方法

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计算机工程与应用 2024年第15期60卷 261-269页

作者：王庆庆郭杜杜王洋周飞秦音新疆大学智能制造现代产业学院乌鲁木齐830017 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830017

针对现有大多数地图匹配方法在城市复杂环境下难以有效平衡匹配速度和精度的问题,提出了一种基于路网复杂度分区的轨迹分段地图匹配方法。该方法包括路网分区和轨迹分段匹配两个部分。通过构建的路网复杂度分区模型将路网划分为复杂区... 详细信息

针对现有大多数地图匹配方法在城市复杂环境下难以有效平衡匹配速度和精度的问题,提出了一种基于路网复杂度分区的轨迹分段地图匹配方法。该方法包括路网分区和轨迹分段匹配两个部分。通过构建的路网复杂度分区模型将路网划分为复杂区域和非复杂区域;对复杂区域内的轨迹段采用改进的隐马尔可夫模型进行匹配,非复杂区域内的轨迹段采用基于几何拓扑的快速匹配模型进行匹配;将不同区域内匹配的轨迹段进行拼接,得到完整轨迹的匹配结果。为得到路网复杂度分区模型的最优参数,进行了11组不同参数设置的对比实验,并将最终结果与ST-matching和传统隐马尔可夫模型两种地图匹配方法匹配的结果进行对比。结果表明,在三个数据集的匹配准确率均在96%以上,比其他两种对比算法匹配时间减少了60%,在保证匹配准确率的前提下有效提升了匹配效率。

关键词：地图匹配路网分区轨迹分段隐马尔可夫模型几何拓扑

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基于行为模式的海上目标轨迹分段算法

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信号处理 2020年第12期36卷 2074-2084页

作者：金佳龙周伟姜佰辰海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001

海上目标监视系统实时获取并长期积累了大量轨迹数据,深入挖掘分析其中蕴含的目标行为特征,是提升传统的基于声光电磁特性的海上目标探测技术性能的重要途径。在轨迹聚类、轨迹预测和行为分析等数据挖掘的预处理环节中,主流的轨迹分段... 详细信息

海上目标监视系统实时获取并长期积累了大量轨迹数据,深入挖掘分析其中蕴含的目标行为特征,是提升传统的基于声光电磁特性的海上目标探测技术性能的重要途径。在轨迹聚类、轨迹预测和行为分析等数据挖掘的预处理环节中,主流的轨迹分段算法以最小化损失为分段依据,没有给分段轨迹赋予行为模式等语义内涵,限制了分段轨迹的应用范围。对此,本文提出一种基于行为模式的海上目标轨迹分段算法,通过定义七种目标行为模式,制定行为模式优先级,达到轨迹分段的目的。通过提取轨迹段的特征值,真实的保留轨迹特征,尽可能的还原轨迹。实验分析表明,本文的算法能准确合理的进行轨迹分段并真实的还原轨迹,不同的算法参数对应不同的应用场景。最终,本文对算法分段结果的应用前景进行展望。

关键词：轨迹分段行为模式行为模式优先级轨迹特征

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采用R树和轨迹分段的HMM高效地图匹配方法

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系统仿真学报 2023年第2期35卷 339-349页

作者：宋縯蛟周佳悦王龙浩吴婧李睿芮小平河海大学水文水资源学院江苏南京210098 河海大学地球科学与工程学院江苏南京211100

针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题,提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引,基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段,并利用R树索引... 详细信息

针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题,提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引,基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段,并利用R树索引快速确定子轨迹所属的候选路段,在子轨迹中挑选关键点代替整段子轨迹判断所属路段,根据结果完成各子轨迹的地图匹配。仿真结果表明:与传统HMM地图匹配算法相比,改进算法可以同时减少道路搜索和轨迹点遍历的工作量,大幅提高算法效率。

关键词：隐马尔可夫模型地图匹配 R树轨迹分段 GPS轨迹数据道路网络

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基于运动模式的船舶轨迹分段压缩算法

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海军工程大学学报 2018年第6期30卷 50-57页

作者：盛凯刘忠周德超冯成旭海军工程大学兵器工程学院武汉430033

为解决当前船舶轨迹分段与压缩过程中轨迹细节丢失、运动模式不清及运动特征难以提取等问题,首先通过分析船舶运动的特点,在Stop-Move模式的基础上,提出了基于Stop-Turn-Line三种基本运动模式的船舶轨迹表示方法,并设计了轨迹运动模式... 详细信息

为解决当前船舶轨迹分段与压缩过程中轨迹细节丢失、运动模式不清及运动特征难以提取等问题,首先通过分析船舶运动的特点,在Stop-Move模式的基础上,提出了基于Stop-Turn-Line三种基本运动模式的船舶轨迹表示方法,并设计了轨迹运动模式检测与分割算法。然后,采用Java语言实现了该算法;并利用真实船舶轨迹数据集进行了测试。实验结果表明:该算法能够在较好保留运动模式及特征的前提下对船舶轨迹进行高效分段和压缩,可为基于海量船舶轨迹数据的查询、显示、分析及挖掘等提供良好的基础。

关键词：船舶轨迹运动模式运动特征轨迹分段数据压缩 AIS

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基于信息熵的非机动车超越轨迹分段方法

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交通信息与安全 2024年第2期42卷 115-123页

作者：张蕊王子轩孔令争侯先磊北京建筑大学土木与交通工程学院北京100044 北京建筑大学首都世界城市顺畅交通协同创新中心北京100044 北京建筑大学北京市城市交通基础设施建设工程技术研究中心北京100044 中冶京诚工程技术有限公司北京100176

通过自行车轨迹识别超越行为是评价非机动车交通服务水平的重要工作之一。针对基于阈值分段方法中需对不同轨迹确定不同的阈值问题,引入信息熵对非机动车超越轨迹进行分段。根据实测视频提取了780条非机动车超越轨迹数据,包括了在视频... 详细信息

通过自行车轨迹识别超越行为是评价非机动车交通服务水平的重要工作之一。针对基于阈值分段方法中需对不同轨迹确定不同的阈值问题,引入信息熵对非机动车超越轨迹进行分段。根据实测视频提取了780条非机动车超越轨迹数据,包括了在视频中可能存在的11种超越轨迹情形,并通过对超越过程中各阶段的特征参数分析,最终选取横向加速度、横向偏移距离、偏移角度作为基于信息熵分段的特征参数,通过引入信息熵理论,提出基于信息熵的非机动车超越轨迹分段方法和分段判断条件。根据信息熵理论中,分段后的2段子轨迹中的特征参数概率密度相较分割前更接近时熵增的定律,同时考虑非机动车超越轨迹的特征参数特征,提出适用于非机动车超越轨迹的信息熵分段标准。以实测路段非机动车超越轨迹数据为实验样本,将基于各特征参数的信息熵分段结果与基于时间、速度阈值的分段结果分别带入K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类算法中进行超越轨迹识别,并利用轨迹覆盖度指标评价不同分段方法的超越轨迹分段效果。实验结果表明:基于信息熵超越轨迹分段方法的超越轨迹覆盖度平均为83.0%,优于基于阈值分段方法的轨迹覆盖度平均值79.7%,且基于横向加速度信息熵分段法的平均轨迹覆盖度为85.1%,分段效果相较于其他特征参数信息熵分段方法效果最优。

关键词：交通工程轨迹分段非机动车超越行为信息熵特征参数选取轨迹覆盖度

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REGRASP:一种反应式GRASP的无监督轨迹分段方法

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西北师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期56卷 44-52,62页

作者：郭炜强赵卓峰李征宇房俊北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

对长时段的轨迹数据进行合理的分段有利于轨迹数据的语义增强和后续轨迹数据计算以及提高存储的有效性.针对现有轨迹分段方法对先验知识要求高的问题,提出了一种反应式GRASP无监督轨迹分段方法(REGRASP),首先构造了用于衡量轨迹段内部... 详细信息

对长时段的轨迹数据进行合理的分段有利于轨迹数据的语义增强和后续轨迹数据计算以及提高存储的有效性.针对现有轨迹分段方法对先验知识要求高的问题,提出了一种反应式GRASP无监督轨迹分段方法(REGRASP),首先构造了用于衡量轨迹段内部同质性和轨迹段间特征距离的损失函数,然后设计了结合损失函数向轨迹段两侧寻找相关轨迹点的元启发算法,算法能够反应式地调整部分参数候选列表中值的权重,进而影响构建过程,并结合MapReduce计算模型给出了REGRASP的实现方法.在公开的船只轨迹数据集之上就轨迹段覆盖度和轨迹段纯净度两个指标进行了实验测试,并与CB-SmoT和GRASP-UTS方法进行了对比,结果表明本文所提方法在轨迹段纯净度方面效果更佳,并能够在没有先验知识的情况下完成轨迹分段任务.

关键词：轨迹数据轨迹分段元启发算法 MapReduce 轨迹分析 GPS轨迹

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基于轨迹分段LDA主题模型的视频异常行为检测方法

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计算机应用 2015年第2期35卷 515-518,565页

作者：郑併斌范新南李敏张继江苏省输配电装备技术重点实验室(河海大学) 江苏常州213022 河海大学物联网工程学院江苏常州213022

基于目标轨迹的异常行为检测算法忽略了轨迹内部信息,容易导致异常检测虚警率偏高。为解决该问题,提出一种基于轨迹分段主题模型的视频异常行为检测方法。首先将目标原始轨迹根据轨迹转角分段,然后采用分段量化的方式提取轨迹片段中包... 详细信息

基于目标轨迹的异常行为检测算法忽略了轨迹内部信息,容易导致异常检测虚警率偏高。为解决该问题,提出一种基于轨迹分段主题模型的视频异常行为检测方法。首先将目标原始轨迹根据轨迹转角分段,然后采用分段量化的方式提取轨迹片段中包含的行为特征信息,接着通过潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型建模发掘目标轨迹之间的时空关系,最后通过学习所构建的模型并结合贝叶斯理论进行行为模式分析和异常行为检测。分别对两个视频场景进行了目标行为模式分析和异常行为检测的仿真实验,检测出了场景内多种异常行为模式。实验结果表明,通过结合轨迹分段与LDA主题模型,该算法能够充分挖掘目标轨迹内部的行为特征信息,识别多种异常行为模式,并且能提高对异常行为检测的准确率。

关键词：视频分析行为模式分析异常检测潜在狄利克雷分配主题模型轨迹分段

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基于轨迹分段聚类的路网轨迹语义隐私保护方法研究

基于轨迹分段聚类的路网轨迹语义隐私保护方法研究

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作者：陆涛华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,移动智能设备大量普及,给人们的生活带来了极大的便利,服务提供商也积累了大量的用户轨迹数据。由于轨迹数据具有丰富的时空信息,轨迹数据集的公开和发布对智能交通、科学研究、商业分析和政府管理等方面有重要的价值。然而如果... 详细信息

近年来,移动智能设备大量普及,给人们的生活带来了极大的便利,服务提供商也积累了大量的用户轨迹数据。由于轨迹数据具有丰富的时空信息,轨迹数据集的公开和发布对智能交通、科学研究、商业分析和政府管理等方面有重要的价值。然而如果服务提供商直接发布原始数据,会造成用户的轨迹隐私泄露,被攻击者推断兴趣爱好、行为模式和家庭住址等敏感隐私。为了安全发布数据,学者们提出了大量轨迹隐私保护方法,但是许多方法忽略轨迹的语义属性,即便发布匿名轨迹数据,依旧会泄露轨迹的语义隐私。本文在泛化法基础上,引入(k,l,t)-匿名模型,针对轨迹移动状态多变、语义安全粒度粗化和路网拓扑限制的问题,设计了基于轨迹分段聚类的路网轨迹语义隐私保护方法。方法分为六个阶段:(1)对原始轨迹数据进行预处理,通过重采样将轨迹中间的位置点转换成经过的路网顶点,降低拼接轨迹分段恢复轨迹的可能性。(2)基于MDL原则提出轨迹分段(TP)算法,使匿名单元从整条轨迹细化到局部分段。(3)以分段时空距离为距离函数,提出基于路网距离的聚类(CBRND)算法,对轨迹分段进行聚类,形成多个分段类。(4)提出局部区域划分(LRP)算法,统计分段类所在局部区域的语义位置分布。(5)提出两个匿名算法在分段类中构造语义安全的匿名集。轨迹分段合并(TSM)算法将城市的语义位置分布作为语义参照,对轨迹分段作连接合并,优先满足语义要求,然后满足k-匿名性生成匿名集。轨迹分段泛化(TSG)算法首先选择k条不同用户的轨迹分段满足k-匿名性,然后将分段类所在局部区域的语义位置分布作为语义参照,生成精细化语义安全的匿名集。(6)安全发布满足语义隐私需求的匿名集。本文使用真实地图分两个阶段进行实验。第一个阶段是聚类算法结果分析,结果表明CBRND算法的轮廓系数高,聚类效果好。分段类所在局部区域和城市的语义位置分布差异表明TSG算法的语义精细化具有合理性。第二个阶段从隐私保护度和数据质量两个指标比较匿名算法,结果表明TSG算法匿名成功率更高,语义暴露性更弱,平均时间差距和平均空间差距更小。

关键词：轨迹语义隐私保护轨迹分段轨迹分段聚类语义位置分布

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面向轨迹大数据的轨迹分段方法研究及系统实现

面向轨迹大数据的轨迹分段方法研究及系统实现

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作者：郭炜强北方工业大学

学位级别：硕士

随着时间的推移,移动对象会生成海量的轨迹数据。同时,这些轨迹数据包含空间和时间属性,通过这两个维度的属性,可以描述特定对象在某一时间范围内的运动行为。在运动物体生成的海量轨迹中,受到位置采集器噪声、物体遮挡等因素的影响,需... 详细信息

随着时间的推移,移动对象会生成海量的轨迹数据。同时,这些轨迹数据包含空间和时间属性,通过这两个维度的属性,可以描述特定对象在某一时间范围内的运动行为。在运动物体生成的海量轨迹中,受到位置采集器噪声、物体遮挡等因素的影响,需要进行复杂的预处理过程才能获得有效的轨迹。不断增长的轨迹数据导致轨迹的长度在不断增加,轨迹分段的目的是将长轨迹通过合理的切分将其变为短轨迹,轨迹分段不仅降低了后续计算的复杂度,同时能够为轨迹提供更加丰富的语义知识。现有的轨迹异常点过滤方法通常只能过滤单个异常点,当出现连续异常点时过滤效果不佳,现有的轨迹分段方法通常针对特定应用,可迁移性较差。因此,本文从轨迹异常点过滤和轨迹分段两方面进行了详细的研究工作,设计并实现了轨迹异常点过滤算法和轨迹分段算法。具体有如下三方面:(1)提出了一种基于寻找轨迹中稳定子轨迹段的轨迹异常点过滤方法。首先,该方法依据速度和角度变化寻找轨迹中存在的稳定子轨迹,然后从各个稳定子轨迹段向相邻两侧寻找和该稳定的子轨迹段运动行为类似的轨迹点并加入该子轨迹段,最后再将各个稳定子轨迹段合并就完成了轨迹的过滤工作。(2)本文提出了一种反应式无监督轨迹分段方法REGRASP。将轨迹本身属性作为特征,并以此为基础定义了衡量轨迹段内部同质性和相邻轨迹段间特征距离的损失函数。基于该方法的轨迹分段过程如下:首先随机添加轨迹段,并将该轨迹段根据损失函数向两侧扩展到最小长度,然后遍历段之间的未分配点将其划分,最后,所有的段在临近段中局部搜索最佳分段点。实验结果表明,本文提出的轨迹分段方法与已有的无监督分段方法相比,能够反应式调节关键参数,并能够通过过滤和早停策略加速迭代过程并评判是否继续搜索更优解,无需先验知识设置阈值并且提高了算法运行效率。在分段结果上来看,还原原始标注轨迹方面,本算法较另外两种算法有较大优势,但同时轨迹段纯净度略低于另外两种算法。(3)设计和实现了大数据环境下面向轨迹分段的轨迹数据管理原型系统。系统使用Hadoop框架下的Map Reduce作为计算引擎,存储轨迹数据的数据库使用HBase,实现了轨迹数据的管理和可视化展示查询轨迹的结果。

关键词：轨迹数据轨迹分段 Hadoop 无监督学习 GPS轨迹

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