车辆轨迹异常检测应用研究

发布时间：2024-05-08 01:41

　　近年来,车辆运动轨迹异常检测作为反映交通状况的重要指标之一,也是出行者较为关注的交通信息。提前预测车辆未来异常行为信息不仅可以让出行者更加快捷地选择合理的行驶方案,避开拥堵路段和危险,减少燃油、时间损耗;还可以为管理者提供合理的决策依据,便于交通控制与管理。本文针对车辆轨迹异常检测问题,结合轨迹聚类分析方法,进行了研究与探讨。本文主要研究内容如下:(1)基于多特征参数修正的谱聚类流程,结合谱聚类和修正参数,给出了一种车辆轨迹谱聚类的可行性方案。首先对不同车辆运动速度情况下的轨迹相似度度量方法应用问题进行了解析和探讨;其次结合车辆异常行为识别流程图,在完成谱聚类的前提下完成了二维空间内的车辆轨迹坐标位置的异常检测识别;然后针对所提算法给出具体的实验方法,并对算法有效性进行了验证。(2)针对车辆运行轨迹中的异常轨迹检测问题,设计了一种基于DBSCAN算法的车辆异常轨迹检测算法。首先就轨迹预处理过程和密度聚类算法进行了说明;其次对所采用的相似性度量方法--Hausdorff距离计算方法进行了阐述;然后就轨迹聚类分析流程进行了分析描述,并对所提基于DBSCAN算法的车辆异常轨迹检测算法进行了详...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1车辆轨迹数据预处理方法

第2章车辆轨迹异常检测分析算法基本理论状态异常，频次异常以及方位范围异常数据过滤后，使用Pycharm编程环境完成车辆数据相似度匹配，有效轨迹数据特征提取等处理。鉴于Oracle数据仓库为大型数据库，处理工序耗时较大的问题，这里只使用其完成存储以及查询操作。具体数据....

图2.2聚类基本方案

第2章车辆轨迹异常检测分析算法基本理论聚类分析方法类就是对大量未知标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据集划分是类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小的一种无监督算聚类方案如图2.2所示，可划分为以下几个步骤：聚类数据的特征清洗与法设计与模型构建，聚类算法的可....

图3.1轨迹的绝对方向

01()(),...,()mx,xx为线性无关的函数0011()...mmsx(x)(x)(x2(,...,),()1nttttt=y-y=sxy立损....

图3.2轨迹的相对方向

刻的绝对方向可以设定为以下几种情况1111111111arctan(),0&&arctan(),0&&arctan(),0&&0,0t+tt+tt+t+tt+tt+ttt+tt+tt+ttt+tt+ty-yx-x....

本文编号：3967303