最优传输理论在轨迹可视化中的应用研究

发布时间：2021-02-12 09:25

　　随着信息时代的到来以及智慧城市的兴起,在交通、生态、气象以及移动服务领域都产生了大量的轨迹数据。有效地理解和利用这些数据不仅需要独特的分析与挖掘,同时还需要直观、生动的可视化。视觉分析是分析与可视化的结合。轨迹数据可视化技术多种多样,运动物体的相似轨迹聚类也是轨迹分析中的重要技术,而聚类结果的直接可视化会因为轨迹的密集和杂乱而导致视觉混乱,这严重阻碍了探索和理解。它还阻碍了额外视觉信息的添加,并使得交通流的提取变得困难。为了减少视觉混乱,并且能清晰地表示集群成员之间的共同特征,以一种概括的方式来表示一组相似的轨迹是非常有必要的。针对以上问题,本文做了如下两方面的工作:1.提出了基于最优传输理论的轨迹数据可视分析方法。该方法的主要流程:先对原始轨迹数据集进行轨迹聚类得到不同的轨迹簇,然后对于各个轨迹簇,将整个轨迹簇看作一个点集,结合最优传输理论提取出能代表整个轨迹簇的特征轨迹,并根据集群基数以及不同的类别编码成不同的线宽和颜色。提取出的特征轨迹能在一定程度上改善视觉混乱的问题,并可视化分析不同的交通流量情况。2.在本文方法的基础上设计并实现了一个基于D3.js和Leaflet.js的轨迹... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

可视化涉及学科

电大学硕士学位论文 第 1 章3 可视化流程可视化设计模型最早是应用于科学可视化，后来信息可视化设计流程也种模型。在技术上，可视化最简单的理解就是数据空间到图形空间的映2 所示，是 Robert B.Haber 等人[10]在 1990 年提出的科学可视化设计流程展现了从数据信息到图形可视化的映射步骤。

重庆邮电大学硕士学位论文 第 1 章 绪论随着可视化技术的不断发展，交互功能越发的成为了可视化设计的一个重要标准。可视化由视觉呈现和交互功能两部分组成，交互式的可视化可以有效地缓解有限可视化空间和数据量过载之间的矛盾，比如对高维数据来说，可以交互地进行分组进而降维。如图 1.3 所示，是目前应用较为广泛的可视化模型，一个通用的可视化实现流程。先对数据进行转换加工，选择合适的可视化方法转变成视觉可表达的形式，最后再通过可视化编码渲染成用户可见的视图。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多模态时空大数据可视分析方法综述[J]. 朱庆,付萧.  测绘学报. 2017(10)
[2]基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型及应用[J]. 肖潇,邵哲平,潘家财,纪贤标.  中国航海. 2015(02)
[3]Web工程前端性能优化[J]. 李晓峰.  电子科技. 2015(05)
[4]轨迹数据可视分析研究[J]. 王祖超,袁晓如.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(01)
[5]文本可视化研究综述[J]. 唐家渝,刘知远,孙茂松.  计算机辅助设计与图形学学报. 2013(03)
[6]移动轨迹数据的可视化[J]. 蒲剑苏,屈华民,倪明选.  计算机辅助设计与图形学学报. 2012(10)



本文编号：3030631