针对现有的移动受限轨迹离散化方法效率低、不直观、易丢失移动模式等问题,提出了一种先进行路网结构探测,再基于道路匹配对轨迹进行离散化的方法.算法首先基于数学形态学理论从轨迹中提取出路网结构,然后将轨迹点匹配到路网中的网格中,以网格序列来表示连续的轨迹,最后使用最大频繁序列模式挖掘方法从中挖掘出轨迹模式.实验结果表明,该算法能够快速有效地对轨迹进行离散化,且能比其它算法挖掘出更多更细致的轨迹模式
针对机器人直线轨迹测量系统中的图像处理鲁棒性问题,开展线结构光光条图像的特征点识别技术研究,提出了一种基于种子点拟合和直线生长的直线分割方法,很好地解决了各种条件下各段拟合直线的端点自动获取问题,提高...
The discovery of route patterns from trajectory data generated by moving objects is an essential pro...
发现无线通信环境中用户的移动模式是移动对象管理中的一个关键问题.提出一种快速挖掘该模式的算法SAM(split and merge),用来挖掘移动对象所产生有序数据集中潜在的移动模式,从而为移动对象管...
针对现有的移动受限轨迹离散化方法效率低、不直观、易丢失移动模式等问题,提出了一种先进行路网结构探测,再基于道路匹配对轨迹进行离散化的方法.算法首先基于数学形态学理论从轨迹中提取出路网结构,然后将轨迹点...
针对不确定移动轨迹ε-邻域的空间分布特征,提出一种基于网格分割面积的不确定轨迹近邻网格概率匹配方法,将原始不确定移动轨迹数据转换为以网格单元表示的概率序列数据,通过对经典序列模式挖掘算...
针对不确定移动轨迹ε-邻域的空间分布特征,提出一种基于网格分割面积的不确定轨迹近邻网格概率匹配方法,将原始不确定移动轨迹数据转换为以网格单元表示的概率序列数据,通过对经典序列模式挖掘算...
针对城市移动轨迹模式挖掘问题展开研究,提出移动全局模式与移动过程模式相结合的挖掘方法,即通过移动轨迹的起始位置点–终点位置点(Origin-destination,OD点)与移动过程序列分别进行移动全...
针对城市移动轨迹模式挖掘问题展开研究,提出移动全局模式与移动过程模式相结合的挖掘方法,即通过移动轨迹的起始位置点–终点位置点(Origin-destination,OD点)与移动过程序列分别进行移动全...
本論文提出三個探勘移動軌跡樣式的演算法: GBM、 FTM 及LTM。GBM 尋找由空間中連續的格點組成的樣式,而格點間的時間延遲則由時間間隔代表。FTM 探勘彈性移動軌跡樣式,其中樣式的格點不一定要...
现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则...
现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则...
针对随机采样条件下移动轨迹在时间轴分布疏密不均的特点,在将三维时空轨迹转换为一维时间投影数据的基础上,提出一种基于密集时间区间自动检测的时空热点区域发现与移动模式挖掘方法。通过自底向上的动态聚类方式以...
基于序贯频繁模式挖掘,提出并实现了一种宏观网络流量异常检测的方法。定义了一个新的频繁模式和相对应的异常度概念。对863—917网络安全监测平台提供的全国流量数据进行了实验,得出对应于“橙色八月”的20...
随着定位设备的普及以及大规模移动轨迹数据的快速涌现,使得基于移动轨迹的数据挖掘和知识发现研究变得越来越热,其中一个有价值的研究方向是从GPS轨迹中抽取路网结构.然而如何有效地从轨迹数据中探测交叉口并进...
Rizk et al. Trajectory data analysis in support of understanding movement pattern
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