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摘要:
针对出租车的异常轨迹检测问题,根据已有的出租车GPS数据,结合城市道路路口信息,提出了一种基于路口的异常轨迹检测算法(Intersection-Based Anomalous Trajectories Detection,IBATD)。该算法将GPS数据进行地图匹配,并将匹配后的GPS轨迹以路口的形式描述,再以多叉树的方式实现轨迹聚类。通过计算待测轨迹的轨迹概率,并与给定异常阈值进行比较,将轨迹分类为正常或异常。与经典的基于Hausdorff距离的谱聚类算法相比,多叉树轨迹聚类具有更准确的轨迹模型库、更快的运算速度以及实时检测的特点。
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文献信息
篇名 基于路口信息的出租车异常轨迹检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 异常轨迹检测 GPS跟踪 路口信息 多叉树聚类
年,卷(期) 2016,(15) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 243-248,265
页数 7页 分类号 TP393
字数 5463字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0278
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶敏 长安大学信息工程学院 58 206 8.0 11.0
2 惠飞 长安大学信息工程学院 46 305 10.0 15.0
3 蔡柳 长安大学信息工程学院 3 9 2.0 3.0
4 康科 长安大学信息工程学院 3 9 2.0 3.0
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异常轨迹检测
GPS跟踪
路口信息
多叉树聚类
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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