不安全越界行为的个性化实时检测

发布时间：2021-02-15 13:37

　　户外迷路甚至走失事件在老年人群体中多发频发,成为危及他们独立生活安全的突出问题之一。为防止老年人走离日常生活所在的安全区域,进而避免走失事件的发生,研究并提出基于个人出行轨迹的个性化安全地理围栏构建方法及面向越界行为发现的异常轨迹实时检测算法。首先,建模每个人的户外安全地理围栏为不规则多边形,其中顶点代表经常到访的物理位置,边代表连接物理位置之间的道路;其次,使用GPS轨迹实例化构建的安全地理围栏模型,包括相关区域的划分和轨迹的映射处理;再次,通过在传统点在多边形内部判定算法中融入异常轨迹跨越度的量化评价指标,提出不安全越界行为的个性化实时检测算法;最后,使用一组来自个人的GPS轨迹数据进行了实验验证。实验结果表明提出的方法在老年人边界越界行为的识别中是可行的,在所有数据集上获得的AUC值均高于0.995,该原型系统具有良好的响应时间和检测性能。 

【文章来源】：计算机科学与探索. 2020,14(06)北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

老年人户外活动区域的图模型

给定由m条轨迹构成的数据集T={t1,t2,…,tm}，假定该数据集中轨迹的经度（longitude）和纬度（latitude）的跨度分别为(Lonmin,Lonmax)和(Latmin,Latmax)。那么，坐标平面上由四个点(Lonmin,Latmin)、(Lonmin,Latmax)、(Lonmax,Latmin)和(Lonmax,Latmax)所确定的区域，就是该数据集的相关区域（RoI），也是给定用户的相关区域（见图2）。针对确定的相关区域RoI，实例化安全地理围栏的首要任务是划分该区域，以产生等大小（长、宽均为dsize）的cell序列，记作S-RoI（式（1)):

给定一条由10个GPS点构成的轨迹t={p1,p2,…,p10}，图3描绘了由t映射到S-RoI的直观过程。这一映射过程产生的cell序列为{cell4|5,cell5|4,cell6|4,cell7|3,cell8|4,cell9|4,cell10|10,cell11|5,cell12|6,cell13|5}。根据前述的轨迹映射方法，基于划分后的区域S-RoI，可将任意给定的轨迹数据集T逐轨迹转换成cell序列。然而由于人的移动行为的随意性，经过同一条道路的不同轨迹可能有着不完全相同的cell序列。因此，需要定义支持度Support(cell,|T|)=Number(cell,T)/|T|，以概率形式确定cell是否位于图模型TG（也即安全地理围栏GS）的边界或顶点上，其中Number(cell,T)代表T中经映射后通过cell的轨迹数量，|T|代表T中包含的轨迹总数。


本文编号：3034946