基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法

• 作者: 王鑫 蒋华 郑依龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 信息熵 相似度 轨迹聚类 代表性轨迹 异常检测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1655-1659
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.012

摘要

针对异常轨迹检测多特征检测和检测单元造成的检测效率低等问题,提出一种基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法.该方法根据轨迹偏转角与速度将轨迹分割成若干轨迹段,计算轨迹段间加权多特征距离判断轨迹间相似度,进而完成轨迹聚类并计算出每类代表性轨迹,然后对待检测轨迹进行分割,利用代表性轨迹计算每个轨迹段的信息熵,通过比较轨迹信息熵大小及其分布特点实现异常轨迹检测.大西洋飓风数据仿真实验结果表明,该方法提高了聚类效果,克服以整条轨迹检测效率低的缺点,提升了异常轨迹检测算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋华	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	116	552	10.0	18.0
2	王鑫	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	87	290	8.0	13.0
3	郑依龙	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	1	7	1.0	1.0