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基于时间序列聚类的轨迹停留点检测算法
被引量：
4
1
作者
兰志辉
陈莉
段
治
州
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3557-3560,共4页
针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法。首先基于数据场理论设计了一种综合考虑时空特性的混合特征密度测量方法,然后根据停留点中心密度比入口大的特性,采用过滤—精炼策略提...
针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法。首先基于数据场理论设计了一种综合考虑时空特性的混合特征密度测量方法,然后根据停留点中心密度比入口大的特性,采用过滤—精炼策略提取停留点。在过滤阶段,将时间连续且满足最小密度阈值的点作为候选停留点。在精炼阶段,通过最大阈值筛选出实际停留点。实验结果表明,该方法能够有效检测采样不规则轨迹中的停留点,相较于已有方法具有较高的准确性和较低的时间消耗。
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关键词
轨迹数据
停留点
数据场
时间序列聚类
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职称材料
基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
被引量：
1
2
作者
高原
王东
+2 位作者
冯宏伟
施元磊
段
治
州
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第11期24-34,共11页
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与...
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。
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关键词
交叉路口自动识别
GPS轨迹
GeoHash编码
K近邻算法
原文传递
题名
基于时间序列聚类的轨迹停留点检测算法
被引量：
4
1
作者
兰志辉
陈莉
段
治
州
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3557-3560,共4页
文摘
针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法。首先基于数据场理论设计了一种综合考虑时空特性的混合特征密度测量方法,然后根据停留点中心密度比入口大的特性,采用过滤—精炼策略提取停留点。在过滤阶段,将时间连续且满足最小密度阈值的点作为候选停留点。在精炼阶段,通过最大阈值筛选出实际停留点。实验结果表明,该方法能够有效检测采样不规则轨迹中的停留点,相较于已有方法具有较高的准确性和较低的时间消耗。
关键词
轨迹数据
停留点
数据场
时间序列聚类
Keywords
trajectory
stop
data field
time series clustering
分类号
TP208 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
被引量：
1
2
作者
高原
王东
冯宏伟
施元磊
段
治
州
机构
西北大学经济管理学院
西北大学信息科学与技术学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第11期24-34,共11页
基金
教育部社会科学研究一般项目“基于大数据挖掘的文化旅游时空认知分析及演变模式研究”(项目编号:18YJA630025)的研究成果之一
文摘
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。
关键词
交叉路口自动识别
GPS轨迹
GeoHash编码
K近邻算法
Keywords
Autornatic Intersection Identification
GPS Trajectory
GeoHash Coding
K Nearest Neighbor Algorithm
分类号
P209 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列聚类的轨迹停留点检测算法
兰志辉
陈莉
段
治
州
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
2
基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
高原
王东
冯宏伟
施元磊
段
治
州
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
1
原文传递
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