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摘要:
定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点.检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要.目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差.针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法(Trajectory Outlier Detection Algorithm based on a-daptive Threshold,TODAT).TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制.基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量.
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文献信息
篇名 基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 轨迹数据 异常点检测 自适应阈值 局部阈值 均值滤波
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 42-47,51
页数 7页 分类号 TP391
字数 4825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.009
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 许光銮 中国科学院电子学研究所 5 19 3.0 4.0
5 黄廷磊 中国科学院电子学研究所 16 59 4.0 5.0
9 韩昭蓉 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
轨迹数据
异常点检测
自适应阈值
局部阈值
均值滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
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