一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法

• 作者: 吴健 孙涌 崔志明 曹妍妍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆轨迹 改进 Hausdorff 距离 谱聚类 轨迹聚类
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 38-40,113
• 分类号: TP391
• 字数: 4601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.011

摘要

为了对交通监控视频中的异常行为进行检测,需要对车辆的运动轨迹进行分析,但由于噪声、遮挡等原因,不可能获得完整的运动轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题,提出基于改进Hausdorff距离和谱聚类的轨迹聚类方法,首先对提取到的轨迹进行预处理,然后利用改进的Hausdorff距离进行轨迹相似度度量,最后通过谱聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到符合实际情况的聚类结果.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和有效性.