异常轨迹数据预警与预测关键技术综述

发布时间：2018-01-30 05:13

本文关键词： 时空轨迹异常行为聚类预测　出处：《系统仿真学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：重大突发事件的事后处置已经愈加无法满足当前社会的迫切需求,急于需要向事前异常行为的预警预测转型。传感器网络与定位技术的快速发展与普及,为时空轨迹数据挖掘奠定了基础。围绕异常轨迹预警预测挖掘这一核心目的,对异常轨迹聚类识别与轨迹预测的国内外研究现状和进展进行了理论梳理、剖析,综述了相关算法在城市异常轨迹数据预警预测中的应用,指出了所面临的挑战和进一步的发展方向,为该领域的进一步研究提供参考。
[Abstract]:The post-event treatment of major emergencies has become increasingly unable to meet the urgent needs of the current society, eager to change to the pre-warning and prediction of abnormal behavior in advance, and the rapid development and popularization of sensor networks and location technology. This paper lays a foundation for spatio-temporal trajectory data mining. Focusing on the core purpose of anomaly trajectory early warning prediction mining, the research status and progress of abnormal trajectory clustering identification and trajectory prediction at home and abroad are analyzed and analyzed theoretically. In this paper, the application of correlation algorithm in early warning and prediction of urban abnormal track data is reviewed, and the challenges and further development directions are pointed out, which provides a reference for further research in this field.
【作者单位】：中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院;军事科学院系统工程研究院网络信息研究所;江苏省公安厅科技信息化处;南京市明基医院;
【基金】：江苏省自然科学基金(BK20150721,BK20161469) 江苏省科技基础设施建设计划(BM2014391) 江苏省重点研发计划(BE2015728,BE2016904) 国家重点研发计划(2016YFC0800606) 中国博士后基金(2015M582786,2016T91017)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 引言1 当前,各类恐怖事件和突发事件频发,通过事件发生后产生的损失与危害触发的事后处置已经愈加无法满足当前社会稳定的迫切需求,急于需要向事前异常行为的预警预测转型。与此同时,随着视频监控网络、全球定位系统(GPS)、手持移动设备和射频识别(RFID)等设备的普遍应用。

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