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基于冗余分组的轨迹摘要算法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:0.62 MB | 2017-12-03

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  为了对视频监控设备采集到的轨迹数据进行聚类和异常检测,提出了一种新的轨迹摘要算法。使用了Jensen-Shannon Divergence( JSD)度量方法实现了轨迹数据的重采样,使得计算轨迹间相似度的准确性有所提高,并为后续滤波过程提供了必要的等采样点个数的轨迹数据;自适应地确定轨迹相似性的阈值,并采用非局部的思想,将轨迹数据进行冗余分组,同时识别出异常轨迹数据;从信号处理的角度对分组后的轨迹数据进行硬阈值滤波,经过合并得到摘要轨迹;此外,不受轨迹输入顺序的影响,并且提供了可视化的多尺度轨迹摘要结果。与具有噪声的基于密度的聚类( DBSCAN)算法的异常检测效果进行对比,所提算法在准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F1指标上均有所提升。

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