基于路口信息的出租车异常轨迹检测

发布时间：2017-08-06 06:18

  本文关键词：基于路口信息的出租车异常轨迹检测

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【摘要】：针对出租车的异常轨迹检测问题,根据已有的出租车GPS数据,结合城市道路路口信息,提出了一种基于路口的异常轨迹检测算法(Intersection-Based Anomalous Trajectories Detection,IBATD)。该算法将GPS数据进行地图匹配,并将匹配后的GPS轨迹以路口的形式描述,再以多叉树的方式实现轨迹聚类。通过计算待测轨迹的轨迹概率,并与给定异常阈值进行比较,将轨迹分类为正常或异常。与经典的基于Hausdorff距离的谱聚类算法相比,多叉树轨迹聚类具有更准确的轨迹模型库、更快的运算速度以及实时检测的特点。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;
【关键词】： 异常轨迹检测 GPS跟踪 路口信息 多叉树聚类
【基金】：111计划项目(No.B14043) 西安市科技计划项目(No.CXY1440(9)) 陕西省青年科技新星项目(No.2015KJXX-24)
【分类号】：U495
【正文快照】： 1引言随着民用GPS[1](Global Positioning System)设备在移动终端上的广泛使用,大量的轨迹数据在日常生活中正在日益积累并为不同类型的应用所服务。在此基础上,车辆的异常轨迹分析与检测已成为智能监控中的一个研究热点[2-3],其目的是从已有的车辆轨迹中发现潜在异常。最早的，

本文编号：628711