基于速度的空间轨迹停留点提取算法

发布时间：2017-09-03 17:41

  本文关键词：基于速度的空间轨迹停留点提取算法

  更多相关文章： 停留点 空间轨迹 速度聚类 时间聚类

【摘要】：空间轨迹中的停留点提取是将空间轨迹转换到语义轨迹的关键步骤。该文将速度变量引入停留点的提取,提出基于速度的时间聚类算法和速度聚类算法解决现有方法中的"伪停留点"和停留点丢失的问题。基于速度的时间聚类算法首先沿时间轴将轨迹点进行聚类得到候选停留点,然后利用速度阈值过滤候选停留点,得出实际停留点。速度聚类算法首先通过对速度的判断选取候选停留点,然后根据空间距离阈值对候选停留点的空间距离进行过滤,得出实际停留点,解决了停留点判断中的漏判问题。实验表明,基于速度的时间聚类算法对出租车轨迹数据(稳定时间间隔、不存在长时间轨迹点缺失)的空间轨迹停留点识别效果较好,而速度聚类算法更适用于步行轨迹(可能存在长时间轨迹点缺失)的分析。
【作者单位】： 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系;
【关键词】： 停留点 空间轨迹 速度聚类 时间聚类
【基金】：湖南省自然科学基金项目(10JJ6061)
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 0引言随着全球卫星定位系统和基于无线蜂窝网的手机定位技术的发展,人们对于自身位置信息的获取越来越容易[1,2]。具有GPS定位功能的智能手机的普及和车载GPS的广泛使用,有助于获得大量高精度人类出行轨迹数据[3,4]。如何有效地分析利用这些数据,已成为当前学术界研究的热点问

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本文编号：786442