【摘要】：現(xiàn)有的異常軌跡檢測算法往往側重于檢測軌跡的空域異常,忽略了對軌跡時域異常的檢測,并且檢測精確度不高,針對此類問題,提出了基于增強聚類的異常軌跡檢測算法。首先,采用基于速度的最小描述長度(VMDL)準則把軌跡簡化成有序線段;然后,使用改進的線段間的距離定義,基于DBSCAN算法把線段分為不同的類,以建模局部正常運動模式;最后,采用先檢測空間異常性再檢測時間異常性的二級檢測算法,檢測時空異常軌跡點。在多個測試集上的實驗結果表明:該算法可以檢測位置、角度、速度等三種時空異常軌跡點,相對于其他算法,明顯提高了異常軌跡檢測的精確度。
[Abstract]:The existing anomaly detection algorithms often focus on detecting the spatial anomaly of the trajectory, neglecting the detection of the track anomaly in time domain, and the detection accuracy is not high. In order to solve this problem, an enhanced clustering based anomaly track detection algorithm is proposed. Firstly, the trajectory is simplified to an ordered line segment by using the (VMDL) criterion of minimum description length based on velocity, and then the line segment is divided into different classes based on the improved DBSCAN algorithm to model the local normal motion pattern. Finally, a two-level detection algorithm is used to detect the spatial anomaly and then the temporal anomaly. The experimental results on several test sets show that the algorithm can detect the location, angle and velocity of three kinds of abnormal locus in time and space. Compared with other algorithms, the accuracy of abnormal trajectory detection is improved obviously.
【作者單位】： 中國科學院沈陽自動化研究所;中國科學院大學;航天恒星科技有限公司;中國科學院光電信息處理重點實驗室;
【分類號】：TP311.13

【相似文獻】

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7 曹晶;周水庚;范曄;周傲英;;數(shù)據(jù)分區(qū):一種改善基于密度的聚類算法的方法[A];第十六屆全國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集[C];1999年

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本文編號：2385228