移动对象多种运动参数在轨迹分类的应用

发布时间：2017-12-01 12:35

  本文关键词：移动对象多种运动参数在轨迹分类的应用

  更多相关文章： 时空轨迹 轨迹分类 运动特征 交通模式 支持向量机

【摘要】：轨迹分类是以训练轨迹的特征来预测未知轨迹的类标签,可进行可疑车辆识别、非法渔船检测和交通模式检测等重要应用。当前大多数轨迹分类方法只考虑速度和加速度这2个运动参数,且只利用简单的统计量(如均值、中值、最大值),不能充分挖掘轨迹的潜在特点,导致分类精度不高。针对该问题,本文在总结相关文献的基础上,提出一种基于移动对象运动特征的轨迹分类方法。针对速度、加速度、曲率、方向和转角这5个运动参数,利用偏度系数、峰度系数、变异系数和时间序列分析其中的自相关系数等,提取有区分力的全局运动特征;并从分割后的子轨迹中提取局部运动特征。对于方向和转角,引入方向统计学对其运动特征进行精确计算。实验表明本方法在船舶、野生动物和飓风数据集的分类精度达到了100%、80%和71.43%,实验验证了本方法构建的运动特征,在不同数据集下有效可行。
【作者单位】： 苏州科技学院环境科学与工程学院;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
【基金】：环保公益性行业科研专项(201309037)
【分类号】：P204
【正文快照】： 3.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京2100231引言分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中的核心问题之一[1]。轨迹分类根据训练轨迹的特征来预测未知轨迹的类标签,轨迹分类有很多重要应用,例如可疑车辆识别[2],渔业控制(检测非法渔船),海上安全(恐怖主义、走私、

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