时空轨迹分类研究进展

发布时间：2018-10-11 06:51

【摘要】：时空轨迹分类旨在为一条轨迹预测类别。时空轨迹分类在城市规划、个性化用户推荐等方面具有重要应用价值,其过程主要包括轨迹数据预处理、特征提取、建立分类器3个阶段。本文综述了近年来时空轨迹分类的研究进展,首先对时空轨迹分类的过程进行概述;然后将时空轨迹分类算法按特征提取的方式分为基于运动特征的轨迹分类算法、基于分类规则的轨迹分类算法和基于图像信号分析的轨迹分类算法3类,分别论述了这些算法的基本思想和优缺点;之后对现有的轨迹分类算法从数据来源、分类器、特征提取方式等方面进行对比分析;最后讨论现有的时空轨迹分类算法面临的挑战。
[Abstract]:Space-time trajectory classification is designed to be a trajectory prediction category. Spatio-temporal trajectory classification has important application value in urban planning, personalized user recommendation and so on. The process includes three stages: trajectory data preprocessing, feature extraction and classifier establishment. This paper summarizes the research progress of spatio-temporal trajectory classification in recent years, firstly summarizes the process of spatio-temporal trajectory classification, and then classifies the spatio-temporal trajectory classification algorithm into motion feature-based trajectory classification algorithms according to the way of feature extraction. The basic ideas, advantages and disadvantages of these algorithms are discussed respectively, and then the existing trajectory classification algorithms are analyzed from the source of data, classifier, and image signal analysis. The methods of feature extraction are compared and analyzed. Finally, the challenges of existing spatio-temporal trajectory classification algorithms are discussed.
【作者单位】： 南京师范大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“云计算环境下顾及用户关系的手机用户时空轨迹模式挖掘方法研究”(41471371)
【分类号】：P208

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本文编号：2263253