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时间:2020-04-24
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1、科技论文:基于航迹挖掘的热点区域发现基于航迹挖掘的热点区域发现李智翔韩杰思穆晓阳摘要:随着定位技术的进步,大量精确的航迹数据得以保存下来,于是对运动目标航迹的研究引起了人们浓厚的兴趣。如何能够从目标航迹中发现目标前往的热点区域,进而对目标任务产生一定的认识和理解,是当前关注的一个重点问题。通过对航迹进行分析,在经过数据预处理的基础上,挖掘航迹中反映目标盘旋行为的航迹片段,之后对大量盘旋片段所处位置进行基于密度的聚类分析,得到可能存在的热点区域,最终形成基于航迹盘旋片段的热点区域发现算法。实验结果表明,算法能够高效地发现目标可能的热点区域,具有广泛的应用价值。
2、关键词:时空数据;航迹挖掘;行为模式;滑动窗;热点区域;聚类段),并基于大H片段所处位置综合分析得1引言到可能存在的热点I)(域。方法可以用在动物运随着lJJ星、遥感、视频监测以及无线传输动规律分析、船只作业分析、行人行为意图分等技术的不断进步,人们可以更系统地、稳定析等应用场景中,具有广泛的应用价值。地的_状取运动目标轨迹,并将大量的航迹数据后续各节做如下安排:第■节在分析航迹存储起来。航迹数据是一种时问.空间数据数据的基础上,介绍航迹H片段识别算法;第(spatio—temporaldata),它将运动目标在固定时三节介绍热点域聚类算法;第四节给出相刻的
3、位置和状态视作没有大小的运动点对象的实验结果;最后一节对研究成果进行总结。(movingpointobjects,MPOs),这些运动点对象2H片段识别组成的序列构成了目标航迹⋯。根据目标类型,可将航迹数据分为飞机数据、船只数据、动物根据H片段所处位置分析得到热点域,运动数据以及龙卷风轨迹数据等。首先需要根据运动目标航迹数据分析提取得到根据航迹数据,人们可以挖掘其中蕴含H片段。的特征属性,进而对其行为意图进行分析和2.1航迹数据分析预测[2-4],针对目标航迹的数据分析方法研究一条航迹可以被认为是代表运动目标运动越来越引起研究者广泛的关注;与此同时,特征的一
4、个多维点序列引。受接收设备性能的越来越多的针对航迹数据的挖掘和分析算影响,不同的航迹,其航迹点在空间维度上的法也被提出。如何挖掘运动目标的运动模式,精确度以及在时间维度上的密集程度可能差别构成了这些算法中重要的组成部分[5-71;除此很大;对高性能的接收设备而言,其生成的航之外,基于地理域的运动目标航迹分析也迹具有更加密集、更加精确的航迹点。是研究热点。本文试图从完整航迹中提取航迹的H片段。本文通过对航迹数据进行分析,挖掘出其为了更明确的描述H片段,对H片段作出如下中的反应目标盘旋的航迹片段(以下简称H片定义:·4】‘电信技术研究总第384期RESEARCH
5、ONTELECOMMUNICATIONTECHNOLOGY2014年第2期定义1航迹的H片段,是指一段连续的“平行距离”、“乖直距离”和“角距离”局部航迹片段,其中由任意两个连续航迹点组的定义分别如下成的线段A,必然存在至少一个由其他两个连续航迹段组成的线段与其相交。I(厶,L)=M/N(/tll,(1)从定义1可以看出,这里的航迹H片段,即指一定时间内保持在一定范围内运动,并体(2)现出折返、交错等运动特征的航迹片段。为了识别山航迹的H片段,需要对航迹点依次进行(3)扫描,识别并选取能够代表H片段的连续航迹点序列。文献[10]提出了应用最小长度描述(MDL
6、)如图1所示,实线段序列为原始航迹,标粗准则衡量航迹点的去除或保留。MDLn勺取值由的两条线段相交;虚线段序列为经过预处理后保两部分组成:()和L(Dl)。这里的表留航迹点构成的新航迹。航迹点过于密集,识示假设,而D表示数据。也就是说,L(H)表别算法需要扫描更多的航迹点,其速度将显著下示假设的编码长度,而L(Dl)表示使用假设降;此外,当航迹点过于密集时,对于H片段中时与原始数据差别的编码长度。原始航迹即的每一条线段,并不总是有另一条线段与其相交,L(H)为(D),L(Dl)等于0;原始航迹中此时需要考虑邻居线段的相交情况,这就增加了的一些点被去掉时,L(
7、DI)大]:0。最好的假H片段识别的难度。为了解决上述问题,本文借设应当满足鉴航迹相似性衡量的距离计算方法,在识别H片段之前,对航迹数据进行预处理,力求保留原始H=argmin{L(H)+L(DIH)1(4)航迹中关键的航迹点,去除对描述目标运动轨迹假设航迹表示为Traj=PjP:P⋯P,预影响较小的冗余航迹点。处理后得到的航迹表示为Traj’Pi,PP^⋯P‘。则(日)以及L(DI)可以表示为1——()=∑log:(pP.)(5)』:1—Ji一1P,j+I图l航迹数据预处理示意图n{,log2((..........川一以——)(6)』=J\U/文献【9]
8、中提出了三种衡量线段问距离的P——PiP—+l。g(
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