一种新的智能地图匹配算法

为克服当前定位点信息不足的缺点,充分利用导航定位的历史轨迹信息,在分析常见地图匹配算法的基础上,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且通过设计一种智能云模型控制器对地图匹配这种具有高度不确定性的算法进行了云规则推理,最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标.该算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法.实验表明,当充分利用当前定位点信息并与历史轨迹信息结合时,匹配的总体精度要优于只利用当前定位点信息的情况,并且算法的准确性也比后者高.     

基于高光谱非线性向量空间的光谱曲线特征差异性分析

地物光谱特征分析是对地物进行分类和匹配的基础,目前高光谱遥感技术应用在精细物种识别中主要采用波谱分析的方法。重点探索非线性空间里的相似性测度方法,由于光谱曲线表征复杂光谱成像的非线性过程,论文从空间目标的整体形状描述非空集合之间的差异,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离分别定义光谱特征曲线的距离,设计算法测量光谱向量之间的非线性相似程度。结果表明,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离度量光谱相似度的精度依次减弱,但依据Fr′echet距离的算法时间复杂度略高。基于Fréchet距离的方法充分考虑了曲线上点的位置信息及整体曲线的走势问题,其在精度、抗噪能力等方面均有提升,从而为分析光谱特征提供了可能的新途径。     

基于Fréchet距离准则的智能地图匹配算法

为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用导航定位的历史轨迹信息,在分析了一些常见匹配算法后,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且通过设计了一种智能云模型控制器对地图匹配这种具有高度不确定性的算法进行了云规则推理,最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标,这种算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法。试验表明,当利用当前定位点信息并与历史轨迹信息结合进行匹配时,匹配的总体精度要优于只利用当前定位点信息的情况。     

人体跌倒识别算法研究

为快速有效地获取老人跌倒信息,提出了一种人体跌倒识别算法,以深度序列为基础,通过Kinect提供的骨架关节数据构建人体动作表示模型,将人体动作看作关节运动曲线和速度曲线的集合,引入离散Fréchet距离作为关节运动曲线和速度曲线的相似性测度,使用最近邻(KNN)分类器对动作样本进行分类.在公开数据集SDUFall上进行了实验,结果表明,方法优于已有方法.     

基于轨迹图像特征匹配的渔船轨迹相似度计算和轨迹分类

AIS(Automatic Identification System)是一种船舶的自动识别系统,可以提供船舶的时间戳、经纬度、航向角度、速度等数据信息.本文针对船舶航行轨迹多维度的特点以及对船舶轨迹预测的精确度和实时性的需求,提出了一种基于图像检测和匹配的计算轨迹相似度的方法.该方法首先将所有渔船轨迹数据进行可视化,再通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法和BF(Brute-Force)匹配来计算轨迹图片相似度用于划分渔船轨迹类型.实验结果显示,通过该计算相似度的方法具有精度高、易实现的特点,与传统计算方法相比,其在处理轨迹数据的效率和速度更具有优越性.     

改进DBSCAN算法在校园轨迹数据相似性的应用

针对如何更准确地分析校园无线网络数据中隐藏的社交关系亲密度, 本文提出了改进DBSCAN时空聚类算法. 首先, 通过采集校园无线网络数据, 在根据学生连接WiFi的地点, 时间等信息形成时空轨迹. 运用改进的算法对时空轨迹聚类. 其次, 对聚类结果进行特征轨迹提取, 运用LCSS算法进行相似性对比, 轨迹间相似度越高说明关系比较亲密; 相似度越低, 可能是较孤僻的学生, 老师需要进一步排查和引导教育. 最后, 运用FinBI对轨迹聚类结果可视化展示. 实验结果表明, 该算法提高了聚类结果的准确性和有效性, 为解决其他相似性问题提供思路.     

一种新的在线手写签名认证算法

提出了一种新的在线手写签名认证算法,着重研究签名曲线中的特殊点的匹配情况。该算法将签名曲线中特殊点的位置坐标提取出来,然后提取出特殊点中的关键特征至高点与至低点,并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究,提出了一种新的关于曲线相似性的定义,并且在这种定义的基础上建立了一种新的判断签名曲线相似性的数学模型,此模型中隐含了对签名曲线的平移和伸缩变换。由于模型的求解是一种NP困难问题,针对这种情况,提出了一种新的多项式的求解算法,最后通过对实验结果的分析验证了此算法用于签名认证的有效性,且适用于判别离散曲线的相似性。     

基于速度约束的分段轨迹聚类算法

目前的轨迹数据聚类直接对整条轨迹数据聚类,或先分段再对轨迹段聚类。分段聚类法抛弃轨迹段内部点,丢失轨迹局部特征,没有考虑点的速度影响。针对该问题,提出一种基于速度约束的分段轨迹数据聚类方法。该方法将速度约束和two-pass corner detection应用于轨迹分段,在邻域计算中加入速度约束,采用Discrete Fréchet Distance比较轨迹段距离,保留了轨迹段内部特征。用类似DBSCAN的TraDBSCAN算法对轨迹段进行聚类。实验结果表明,该方法考虑速度因素,可以获得更有效的聚类结果。     

基于轨迹多特性的隐私保护算法

现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算法考虑了轨迹数据的不确定性,综合方向、速度、时间和空间4个特性的差异作为轨迹相似性度量的依据,以提高轨迹聚类过程中同一聚类集合中轨迹之间的相似度;在此基础上,通过空间平移的方式实现同一聚类集合中轨迹的k-匿名。实验结果表明,与经典隐私保护算法相比,在满足一定隐私保护需求的前提下,采用所提算法实施隐私保护之后的轨迹数据整体具有较高的数据可用性。     

区别多种出行方式的城市活动轨迹预测

信息社会中,基于用户的历史活动轨迹发掘和预测人类位置轨迹及活动规律至关重要.已有研究大多采用基于时间和轨迹间相似度分类的马尔可夫模型,忽略了不同出行方式下的移动规律差异.对此,区别不同出行方式,基于轨迹的速度、加速度和航向变化速度等特征,用XGBoost算法识别轨迹所对应的出行方式,并采用基于优化的轨迹分割算法,将人类出行轨迹按出行方式分解成多个轨迹,采用由不同出行方式轨迹建立的马尔可夫模型实现出行轨迹的精准预测.实验表明,不同出行方式的轨迹的移动规律存在显著差异,且所提出方法的预测精度和距离偏差明显优于几个基准方法.     

轨迹图谱：一种基于知识图谱结构的轨迹信息抽取方法

现有的这些方法对轨迹数据需根据不同的应用设计不同的数据结构、存储结构、查询算法等,缺少通用性。为了使得轨迹数据更具有通用性,提出了将轨迹转换为知识图谱结构的方法。该方法结合轨迹数据的特点及知识图谱的定义,分别抽取出轨迹数据的实体、关系、属性并构造了轨迹图谱。转换为轨迹图谱后的轨迹数据具有通用的图结构,可直接支持轨迹的基本查询、范围查询、最近邻查询、关键词查询、模式查询等,并可轻易地将其添加到各种现有的知识库中。最终通过在真实数据集上的实验,对比了各类轨迹查询在轨迹图谱方法及普通数据库方法中的表现,证明了轨迹图谱方法的高效性及通用性。     

时空轨迹大数据模式挖掘研究进展

时空轨迹挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,通过研究和开发时空轨迹挖掘技术,来发现隐藏在轨迹大数据中有价值的规律和知识以供决策支持。本文介绍了时空轨迹大数据模式挖掘与知识发现领域的研究进展;然后对时空轨迹模式挖掘技术产生的背景、应用领域和研究现状作了简介,并探讨了面向时空轨迹大数据模式挖掘的研究内容、系统架构以及关键技术,最后对时空轨迹频繁模式、伴随模式、聚集模式和异常模式的挖掘算法思想进行了阐述。     

弹道导弹极限能量弹道的求解与仿真

弹道导弹的弹道运动可以看作是导弹绕地心质点的二体运动,在经过发射点到落点的多个椭圆弹道中,发射速度最小的弹道称为最小能量弹道。一般来讲,随着发射速度的增大弹道落点速度和俯角都会增大,因此较高的发射速度可以提高导弹的末端突防概率。在椭圆轨道扁心率与轨道参数关系的研究基础上,研究提出了极限能量弹道轨道根数的求解方法,并进行了仿真开发和实现。理论和仿真结果证明了依靠提高发射速度来增大落点速度和俯角推断的正确性。     

基于遗传算法的动态轨迹匿名算法

现有的轨迹隐私保护技术大多是对移动对象的静态轨迹数据进行保护,却忽略了移动对象动态轨迹依然存在隐私泄露的风险。针对此问题,提出基于遗传算法的动态轨迹匿名算法。利用遗传算法搜索全局最优解的特性,在移动对象当前时间段内的历史轨迹中建立轨迹行为模式,通过轨迹行为模式预测移动对象的轨迹,根据移动对象新增的预测轨迹不断更新轨迹行为模式,使得轨迹预测的准确性更高。对于新增的预测轨迹采用轨迹K-匿名技术进行匿名轨迹生成,以达到保护移动对象个体隐私信息的目的。实验表明,与现有的轨迹匿名算法相比,所提算法在保护轨迹隐私的同时进一步提高了轨迹数据质量。     

用于激光清洁的机器人轨迹精度实验研究

随着自动化程度不断提高及激光清洁的快速发展和应用,利用机器人控制激光器进行清洁工作,效率将大幅提高。提出机器人编程与轨迹精度间存在联系,通过实验记录圆形轨迹和直线轨迹中随机点位置,利用最小二乘法对各点数据进行分析处理。根据各点找到空间拟合轨迹方程,并将拟合轨迹与编程理论轨迹对比,通过图像和数据分析得出结论：在使用机器人进行轨迹编程时,轨迹编程的单位编程距离越短,运动过程中的轨迹精度越高,稳定性越好。     

一种移动物体时空轨迹聚类的相似性度量方法

针对利用最小包围盒(MBB)压缩的移动物体时空轨迹,为了能对其进行有效地聚类,提出了一个基于盒内数据点密度的轨迹间相似性度量公式.首先,把两条轨迹的相似性度量转化为两条轨迹上有时间交叠的MBB之间的相似性度量,这在很大程度上减少了数据存储量.其次,分析两条轨迹上有时间交叠的MBB之间影响相似性的因素:时间持续、空间距离和盒内数据点的密度.剖析这3个因素对轨迹相似性的影响作用,提出了利用MBB压缩的移动物体时空轨迹相似性度量公式.实验证明采用本公式对移动物体时空轨迹进行聚类,可以提高聚类结果有效性指标Dunn的值.     

Trip Oriented Search on Activity Tra jectory

Driven by the flourish of location-based services, trajectory search has received significant attentions in recent years. Different from existing studies that focus on searching trajectories with spati...     

基于划分的自适应轨迹拐点提取压缩算法

海量的轨迹数据为管理分析和数据挖掘工作带来了巨大的挑战, 轨迹压缩技术成为解决这一问题的一种有效方案. 针对目前多数轨迹压缩算法需要人为干预设定阈值的问题, 融合特征聚类与轨迹划分的思想提出了一种自适应的轨迹拐点提取压缩算法. 算法从轨迹的全局方向特征与局部方向特征出发考虑, 依次进行了轨迹粗划分、子轨迹合并以及轨迹细划分的工作. 实验结果显示, 随着轨迹规模的增大, 与其他算法相比, 该算法基本能够在保持更高压缩率的同时产生更低的方向误差. 提出的算法具有自适应和高精度拐点识别的优势, 在其他轨迹压缩场景之下仍有着较高的参考价值.     

一种基于GPS轨迹的导航方法和装置

本文发明了一种利用GPS轨迹进行导航的方法和装置。该装置包括:轨迹转弯判断单元,用于根据轨迹点的曲率判断改轨迹点的转弯方向;导航提示单元,用于把轨迹点的地点信息和转弯方向信息提供给用户。