基于轨迹分析的行人异常行为识别 被引量：8

1

作者 胡瑗 夏利民 王嘉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期2054-2059,共6页

提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的... 提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的轨迹点作为视觉单词,每类轨迹表示成一系列视觉单词的集合,在此基础上建立局部隐马尔科夫模型HMM;最后通过轨迹匹配的方法进行异常轨迹识别。在CAVIAR数据库上的实验结果表明,该算法能识别多种异常行为,提高了异常行为检测的准确率。 展开更多

关键词 模糊聚类 主题模型LDA 局部隐马尔科夫模型 异常轨迹

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一种基于长短记忆模型的交通轨迹异常挖掘模型 被引量：7

2

作者 秦胜君 李婷 《广西科技大学学报》 2021年第2期58-64,共7页

针对现有异常轨迹检测方法没有捕捉轨迹数据时序特征,不能有效识别业务异常和新型异常等问题,提出基于长短记忆模型的异常轨迹挖掘模型.首先通过优化长短记忆模型进行轨迹预测,然后基于进化理论将预测轨迹转化为异常轨迹,从而构建了基... 针对现有异常轨迹检测方法没有捕捉轨迹数据时序特征,不能有效识别业务异常和新型异常等问题,提出基于长短记忆模型的异常轨迹挖掘模型.首先通过优化长短记忆模型进行轨迹预测,然后基于进化理论将预测轨迹转化为异常轨迹,从而构建了基于长短记忆模型的异常判别模型.该模型可以有效地识别业务异常和新型异常,提高了异常检测的精准度和可扩展性,同时适用于无标签数据,解决了传统神经网络必须应用于有监督学习的问题.最后通过与改进的密度聚类算法和马尔科夫过程的对比实验验证了该模型在交通轨迹异常检测的优越性. 展开更多

关键词 长短记忆模型 异常轨迹 交通大数据 深度学习

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基于划分的高效异常轨迹检测 被引量：5

3

作者 陈刚 钱猛 刘金 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期127-132,172,共7页

为了在海量轨迹数据库中高效准确地挖掘出异常轨迹,提出了基于划分的异常轨迹检测算法。该算法通过计算局部轨迹点之间的匹配程度来探测异常轨迹,将异常轨迹检测由形状匹配问题转化为传统的异常点检测问题,并设计了一种基于空间划分的... 为了在海量轨迹数据库中高效准确地挖掘出异常轨迹,提出了基于划分的异常轨迹检测算法。该算法通过计算局部轨迹点之间的匹配程度来探测异常轨迹,将异常轨迹检测由形状匹配问题转化为传统的异常点检测问题,并设计了一种基于空间划分的网格索引结构,提高算法的运行效率。实验证明,该算法不仅具有较高的挖掘效率,而且能够检测出更具实际意义的异常轨迹。 展开更多

关键词 异常轨迹 轨迹点 空间划分 网格索引树

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一种利用不完整数据检测交通异常的方法 被引量：4

4

作者 王玉玲 任永功 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期425-429,共5页

城市化进程的加快带来了严重的交通问题,检测交通异常成为数据挖掘领域的热点之一。传统道路管理主要是应用视频监控,使得处理交通问题的效率受限。鉴于上述原因,提出了一种利用不完整数据检测交通异常的方法(Traffic Anomaly Detection... 城市化进程的加快带来了严重的交通问题,检测交通异常成为数据挖掘领域的热点之一。传统道路管理主要是应用视频监控,使得处理交通问题的效率受限。鉴于上述原因,提出了一种利用不完整数据检测交通异常的方法(Traffic Anomaly Detection,TAD)。首先,利用相关性聚类从手机数据中获取车辆密度信息,降低处理不完整数据的计算开销;然后,设计一个自适应无参数检测算法,根据手机呼叫量变化率捕捉车辆的分散式动态异常,以解决道路状况不确定性难题;最后,提出异常轨迹算法来追踪异常分布路线并预测影响范围,提高异常检测效率。实验结果表明,TAD方法在不同的实验环境下能够有效地检测交通异常,与现有算法相比,所提算法在有效性和伸缩性上效果更好。 展开更多

关键词 异常检测 不完整数据 手机数据 异常轨迹

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海量雷达数据异常轨迹分析 被引量：4

5

作者 孟凡君 曹伟 管志强 《电子科技》 2017年第1期41-45,共5页

针对敌对伪装目标潜入我重点海域进行敌对活动时,难以利用民用手段或雷达特性区分识别的问题。通过分布式并行处理积累的雷达数据,总结各类目标活动规律,能够分析对比发现伪装目标。针对雷达数据的海量特性,使用分布式处理框架Hadoop处... 针对敌对伪装目标潜入我重点海域进行敌对活动时,难以利用民用手段或雷达特性区分识别的问题。通过分布式并行处理积累的雷达数据,总结各类目标活动规律,能够分析对比发现伪装目标。针对雷达数据的海量特性,使用分布式处理框架Hadoop处理原始雷达数据,生成轨迹知识库,并以知识库为基础利用异常轨迹分析算法判断轨迹是否异常。结果表明,该方法大约3天实现了全年雷达数据的异常轨迹分析,并能通过增加节点进一步提升分析速度。 展开更多

关键词 雷达数据 分布式存储 并行处理 异常轨迹

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基于iBAT和DTW算法的异常轨迹检测 被引量：4

6

作者 逄焕利 李红岩 《长春工业大学学报》 CAS 2019年第2期156-162,共7页

首先使用iBAT算法进行轨迹异常检测,然后结合DTW算法进行相似性度量,进一步区分轨迹。

关键词 异常轨迹 动态时间规整 相似性度量

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面向物联网移动终端设备的用户轨迹异常检测研究 被引量：4

7

作者 李健 付雄 王俊昌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第10期3135-3138,共4页

为了有效地从物联网移动设备的数字信息中挖掘出用户在日常行为的轨迹异常,针对现有用户异常轨迹检测算法效率低的问题,提出了一种双层聚类的用户轨迹异常检测方法。考虑到移动终端设备中的轨迹信息数据量大、分布不均匀等特点,该方法... 为了有效地从物联网移动设备的数字信息中挖掘出用户在日常行为的轨迹异常,针对现有用户异常轨迹检测算法效率低的问题,提出了一种双层聚类的用户轨迹异常检测方法。考虑到移动终端设备中的轨迹信息数据量大、分布不均匀等特点,该方法在特定的空间距离与时间间隔下提取出停留点集合,并对这些点进行层次聚类,根据结果划分出停留区域,进而发现其中的异常停留区域。最后,对停留区域之间发生的运动轨迹段进行二次层次聚类,发现异常轨迹段。实验结果表明,该方法在发现异常轨迹时,相较于传统算法,既全面地检测出异常轨迹,又加快了异常检测的速度。 展开更多

关键词 停留点 双层聚类 异常轨迹 停留区域

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基于多维特征终端区航空器异常轨迹识别 被引量：3

8

作者 李楠 靳辉辉 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期382-387,共6页

针对航空器轨迹聚类没有充分利用目标的速度、航向等多维特征信息,在发掘轨迹聚类中存在局限性,提出基于多维特征的轨迹聚类方法并基于统计学方法完成异常检测。通过散点相似矩阵确定多维特征,利用多维特征构建多维特征相似矩阵,完成对... 针对航空器轨迹聚类没有充分利用目标的速度、航向等多维特征信息,在发掘轨迹聚类中存在局限性,提出基于多维特征的轨迹聚类方法并基于统计学方法完成异常检测。通过散点相似矩阵确定多维特征,利用多维特征构建多维特征相似矩阵,完成对轨迹的聚类。引入航转角和特征点选择特征轨迹,用多元拟合模型对特征轨迹点拟合,得到航空器特征轨迹表达式,通过计算实验轨迹与位置特征表达式的距离是否大于95%的置信区间距离,完成异常轨迹的检测。在国内某机场用监视数据进行实验,比较结果表明方法具有一定可行性。 展开更多

关键词 航空运输 终端区 多维特征 谱聚类 异常轨迹

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基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法 被引量：2

9

作者 王伟 谭松荣 《数字技术与应用》 2018年第12期118-119,共2页

本文探讨了异常轨迹检测算法的理论概述,对此类检测算法进行了研究,通过分析出租车异常轨迹的框架,在一定程度上验证了检测算法的有效性和高效性。

关键词 轨迹大数据 离线挖掘 异常轨迹 检测算法

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博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标异常轨迹检测 被引量：2

10

作者 刘速 孙晨 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第22期84-89,共6页

传统异常轨迹检测方法将轨迹序列看作轨迹特征,无法有效描述轨迹,导致异常轨迹检测结果不可靠。为此,提出一种新的博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标轨迹检测方法。采用一种快速计算方法对和目标相似度较高的粒子进行筛选,滤除和均值相... 传统异常轨迹检测方法将轨迹序列看作轨迹特征,无法有效描述轨迹,导致异常轨迹检测结果不可靠。为此,提出一种新的博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标轨迹检测方法。采用一种快速计算方法对和目标相似度较高的粒子进行筛选,滤除和均值相差较大的粒子。对跟踪目标进行稀疏表示,为了避免目标被干扰或遮挡,进行非负性约束优化,完成稀疏求解,获取博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标跟踪结果。依据跟踪结果将可代表整体轨迹的特征向量与部分可代表局部轨迹的特征向量合成一个整体特征向量,利用整体特征向量对慢速移动稀疏目标轨迹进行描述,通过描述结果和K聚类方法实现目标异常轨迹检测。实验结果表明,所提方法检测的异常轨迹与其他轨迹之间的差异最大,检测结果可靠,实际应用性较高。 展开更多

关键词 博物馆 监控视频 慢速移动 稀疏目标 异常轨迹 检测

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基于轨迹聚类的航空器异常识别 被引量：2

11

作者 叶梓键 李楠 +1 位作者 李佳翌 钟宏 《武汉理工大学学报》 CAS 2021年第7期42-47,共6页

针对当前航空器异常轨迹检测没有充分利用航空器的位置、速度、航向等多维特征信息,提出基于多维特征的航空轨迹聚类方法并完成异常检测。首先,建立基于Hausdorff距离的多维特征相似性矩阵,并通过利用DBSCAN聚类方法掌握飞行轨迹的分布... 针对当前航空器异常轨迹检测没有充分利用航空器的位置、速度、航向等多维特征信息,提出基于多维特征的航空轨迹聚类方法并完成异常检测。首先,建立基于Hausdorff距离的多维特征相似性矩阵,并通过利用DBSCAN聚类方法掌握飞行轨迹的分布规律;其次,应用基于统计学的方法提取飞行轨迹簇的中心轨迹,并结合飞行距离和相似性距离计算轨迹异常值;最后,计算并判断实验轨迹与位置的特征表达式之间的距离是否超过了置信区间距离的95%,从而实现对异常轨迹的检测。结果表明,基于多维特征的终端区异常轨迹识别方法能够更好地针对异常轨迹进行识别。 展开更多

关键词 终端区 密度聚类 多维特征 异常轨迹

原文传递

基于LCSS的异常轨迹检测算法 被引量：1

12

作者 张厚禄 唐云祁 王兴 《中国人民公安大学学报（自然科学版）》 2021年第1期96-102,共7页

当今社会移动终端设备在极大便利人们生产生活的同时产生了海量轨迹数据。如何利用轨迹数据检测犯罪嫌疑人在物理空间中的异常行为成为公共安全领域的研究热点。基于行为人的GPS坐标数据,研究设计异常轨迹检测算法。对于某人在一段时间... 当今社会移动终端设备在极大便利人们生产生活的同时产生了海量轨迹数据。如何利用轨迹数据检测犯罪嫌疑人在物理空间中的异常行为成为公共安全领域的研究热点。基于行为人的GPS坐标数据,研究设计异常轨迹检测算法。对于某人在一段时间内的轨迹数据,首先将其划分为若干停留区域,未被停留区域覆盖的轨迹点被直接去除;然后将每一个停留区子轨迹内的轨迹点匹配至具体地址,进而编码为数字组成的字符串,得到整个停留区子轨迹按轨迹点时序组合的字符序列;采用最长公共子序列计算各停留区子轨迹编码间的相似度,并根据相似度判别得到异常停留区候选集;最后在敏感地点验证模块,将异常停留区候选集和敏感地点集的交集作为异常停留区域输出。在公开轨迹数据集Geolife上的实验结果显示研究方法取得较理想的检测精度。 展开更多

关键词 异常轨迹 检测 最长公共子序列 GPS

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机动区主流滑行路径异常轨迹检测

13

作者 李楠 孙瑜 强懿耕 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期23-27,共5页

为了提高机动区运行安全效率,为管制员提供智能辅助提醒,降低机动区运行风险,从机动区航空器异常行为的角度进行研究,提出机动区航空器异常行为定义并对其进行分类,以天津机场为例,构建机场拓扑图,通过对ADS-B原始监视数据进行预处理,... 为了提高机动区运行安全效率,为管制员提供智能辅助提醒,降低机动区运行风险,从机动区航空器异常行为的角度进行研究,提出机动区航空器异常行为定义并对其进行分类,以天津机场为例,构建机场拓扑图,通过对ADS-B原始监视数据进行预处理,得到机动区航空器连续滑行轨迹数据,找出主流滑行路径,采用k-means聚类主流滑行路径异常检测模型,对主流滑行路径中的异常轨迹检测。实验结果表明,上述方法可以快速检测出主流滑行路径中的异常轨迹。 展开更多

关键词 航空器 机动区 异常行为 主流滑行路径 异常轨迹

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基于SOM的行人异常轨迹检测

14

作者 陆云飞 陈临强 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2015年第2期45-49,共5页

实现了一种实时视频监控中行人的异常轨迹检测方法。提取出行人轨迹的位置、速度及加速度等特征,利用自组织神经网络对正常轨迹进行训练学习,得到正常轨迹点的一般特征并用优胜神经元表示。通过比较正常轨迹点与待检测轨迹点的响应函数... 实现了一种实时视频监控中行人的异常轨迹检测方法。提取出行人轨迹的位置、速度及加速度等特征,利用自组织神经网络对正常轨迹进行训练学习,得到正常轨迹点的一般特征并用优胜神经元表示。通过比较正常轨迹点与待检测轨迹点的响应函数值来判断异常。实验结果表明该方法能较好地反映轨迹特征,具有较高的异常轨迹识别率,可以实时监测行为异常。 展开更多

关键词 异常轨迹 视频监控 自组织网络 训练学习

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基于DBSCAN聚类算法的异常轨迹检测 被引量：25

15

作者 周培培 丁庆海 +1 位作者 罗海波 侯幸林 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期230-237,共8页

现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则把轨迹简化成有序线段;然后,... 现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则把轨迹简化成有序线段;然后,使用改进的线段间的距离定义,基于DBSCAN算法把线段分为不同的类,以建模局部正常运动模式;最后,采用先检测空间异常性再检测时间异常性的二级检测算法,检测时空异常轨迹点。在多个测试集上的实验结果表明:该算法可以检测位置、角度、速度等三种时空异常轨迹点,相对于其他算法,明显提高了异常轨迹检测的精确度。 展开更多

关键词 时空异常轨迹检测 VMDL分割准则 DBSCAN聚类算法 二级检测算法

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基于重采样的终端区飞行轨迹可信聚类方法 被引量：15

16

作者 赵元棣 王超 +1 位作者 李善梅 张召悦 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期817-825,834,共10页

为了准确掌握终端区空中交通流复杂多变的空间分布特征,有效评估、优化进离场程序,基于重采样技术研究了终端区三维真实飞行轨迹的聚类问题,提出了一种计算速度快、可扩展性强、可信度高的聚类方法.首先,结合重采样和主成分分析方法,将... 为了准确掌握终端区空中交通流复杂多变的空间分布特征,有效评估、优化进离场程序,基于重采样技术研究了终端区三维真实飞行轨迹的聚类问题,提出了一种计算速度快、可扩展性强、可信度高的聚类方法.首先,结合重采样和主成分分析方法,将高维轨迹数据在保留飞行特征的前提下映射到低维空间;其次,基于Mean Shift方法建立飞行轨迹聚类分析与异常轨迹提取模型;最后,利用终端区的真实飞行轨迹数据进行实例验证,并分析模型中各个参数对聚类结果的影响.研究结果表明:该方法耗时0.004 s得到累计贡献率为96.16%的主成分,较好地逼近原始飞行轨迹数据;相较于层次聚类法,本文方法得到的飞行轨迹聚类结果具有更高的可信度,能够准确对应机场标准进场航线设置,并将相似度较低的飞行轨迹提取为异常轨迹. 展开更多

关键词 空中交通管制 飞行轨迹 聚类分析 降维 异常轨迹提取

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基于R-Tree的高效异常轨迹检测算法 被引量：14

17

作者 刘良旭 乔少杰 +2 位作者 刘宾 乐嘉锦 唐常杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2426-2435,共10页

提出了异常轨迹检测算法,通过检测轨迹的局部异常程度来判断两条轨迹是否全局匹配,进而检测异常轨迹.算法要点如下:(1)为了有效地表示轨迹的局部特征,以k个连续轨迹点作为基本比较单元,提出一种计算两个基本比较单元间不匹配程度的距离... 提出了异常轨迹检测算法,通过检测轨迹的局部异常程度来判断两条轨迹是否全局匹配,进而检测异常轨迹.算法要点如下:(1)为了有效地表示轨迹的局部特征,以k个连续轨迹点作为基本比较单元,提出一种计算两个基本比较单元间不匹配程度的距离函数,并在此基础上定义了局部匹配、全局匹配和异常轨迹的概念;(2)针对异常轨迹检测算法普遍存在计算代价高的不足,提出了一种基于R-Tree的异常轨迹检测算法,其优势在于利用R-Tree和轨迹间的距离特征矩阵找出所有可能匹配的基本比较单元对,然后再通过计算距离确定其是否局部匹配,从而消除大量不必要的距离计算.实验结果表明,该算法不仅具有很好的效率,而且检测出来的异常轨迹也具有实际意义. 展开更多

关键词 异常轨迹检测 R树 基于平移的最小Hausdorff距离 全局匹配 局部匹配

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基于BP神经网络的异常轨迹检测方法 被引量：12

18

作者 俞庆英 李倩 +1 位作者 陈传明 林文诗 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期229-236,241,共9页

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹... 为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3 %和100 %。 展开更多

关键词 轨迹数据集 BP神经网络 百度LBS云服务 轨迹属性 训练模型 异常轨迹检测

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终端区航空器异常轨迹识别研究 被引量：12

19

作者 李楠 强懿耕 +1 位作者 孙瑜 邓人博 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期21-27,共7页

为保障终端区航空器飞行安全,减轻管制员工作负荷,首先,综合考虑航空器轨迹位置、速度和高度等因素,提出终端区航空器异常轨迹的定义和识别流程;其次,建立基于速度修正系数的轨迹相似性模型,采用谱聚类方法对终端区航空器轨迹自动分类;... 为保障终端区航空器飞行安全,减轻管制员工作负荷,首先,综合考虑航空器轨迹位置、速度和高度等因素,提出终端区航空器异常轨迹的定义和识别流程;其次,建立基于速度修正系数的轨迹相似性模型,采用谱聚类方法对终端区航空器轨迹自动分类;最后,计算每类轨迹数据分布的特征,选取2条中心轨迹来表征每类轨迹的位置特征,提取轨迹间相似性距离和飞行距离作为异常特征因子,识别航空器异常轨迹。结果表明:用基于速度修正系数的轨迹相似性模型,能够实现航空器轨迹自动分类,分类结果较为合理准确;改进异常特征因子,设置2条中心轨迹时,相较于设置1条中心轨迹,检测效果更好。 展开更多

关键词 航空安全 异常轨迹检测 轨迹相似性 谱聚类 终端区

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基于深度学习的车辆轨迹重建与异常轨迹识别 被引量：11

20

作者 黄士琛 邵春福 +2 位作者 李娟 张小雨 钱剑培 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期47-54,共8页

车辆移动轨迹的不确定性及异常点段的存在使其在数字交通领域的应用面临挑战。本文构建基于数据增强的LSTM-AE-Attention深度学习模型,进行车辆轨迹重建和异常轨迹识别。首先,使用对抗生成网络和贝塞尔样条曲线从样本量和种类两方面扩... 车辆移动轨迹的不确定性及异常点段的存在使其在数字交通领域的应用面临挑战。本文构建基于数据增强的LSTM-AE-Attention深度学习模型,进行车辆轨迹重建和异常轨迹识别。首先,使用对抗生成网络和贝塞尔样条曲线从样本量和种类两方面扩充数据集,实现数据增强;其次,通过自编码网络与长短时记忆神经网络提取轨迹特征并完成轨迹重建;最后,结合自编码网络预训练和注意力机制构建异常识别模型。采用实际车辆轨迹数据测试,模型的评价指标明显优于支持向量机、随机森林和长短时记忆神经网络模型,重建实验中模型的决定系数为0.968,异常识别实验中模型的F1值较对比模型平均提升9.8%。结果表明,本文提出的模型可有效、可靠地运用于平滑车辆轨迹数据和纠正异常车辆轨迹。 展开更多

关键词 智能交通 异常轨迹识别 深度学习 轨迹数据 轨迹重建 数据增强

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