大型商场中移动群组识别与位置预测方法

• 作者: 唐熠杰 孙泽宇 屠明暄 朱卫平 陈娇娇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 移动群组识别 空间-时序聚类 序列树 频繁区域序列 关联规则 群组位置预测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 78-84
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050055

摘要

根据大型商场中人员密度大且流动性强的特点, 对室内场所中的动态群组进行识别和位置预测, 提出移动对象位置和方向特征相结合的空间-时序聚类群组识别方法.在群组位置预测中, 考虑数据集的增量更新给出序列树的存储结构, 只需扫描一次数据库即可得到频繁区域序列以及对应的关联规则, 同时能够进行单步和多步的位置预测.给出结合群组出现时间和人数的位置预测方法, 提高群组位置预测的准确度.在ATC数据集进行实验, 结果表明, 当群组对象检测率达到87.6％时, 该方法群组识别准确度可达到90.3％, 与LAR、TLAR等算法相比, 单步和多步位置预测准确度分别达到91.2％和33.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娇娇	武汉大学国际软件学院	12	29	3.0	5.0
2	朱卫平	武汉大学国际软件学院	7	16	3.0	3.0
3	屠明暄	武汉大学国际软件学院	1	0	0.0	0.0
4	唐熠杰	武汉大学国际软件学院	1	0	0.0	0.0
5	孙泽宇	武汉大学国际软件学院	1	0	0.0	0.0