【摘 要】
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随着移动定位设备的不断发展与应用,大量移动轨迹得以被采集并保存。如何有效分析这类轨迹数据一直是众多研究者们的关注重点,其中异常轨迹检测作为轨迹数据挖掘的重要部分,被广泛应用于人群轨迹监控、海事船舶运动、灾害天气预警和城市交通管理等领域。在智能化信息时代背景下,公交、出租车等车辆轨迹数据持续增长,本文以车辆移动轨迹数据为研究对象,针对异常轨迹检测问题进行进一步的研究与改进。主要研究内容如下:1.针对
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随着移动定位设备的不断发展与应用,大量移动轨迹得以被采集并保存。如何有效分析这类轨迹数据一直是众多研究者们的关注重点,其中异常轨迹检测作为轨迹数据挖掘的重要部分,被广泛应用于人群轨迹监控、海事船舶运动、灾害天气预警和城市交通管理等领域。在智能化信息时代背景下,公交、出租车等车辆轨迹数据持续增长,本文以车辆移动轨迹数据为研究对象,针对异常轨迹检测问题进行进一步的研究与改进。主要研究内容如下:1.针对车辆轨迹时空特征提取不全面的问题,本文充分考虑轨迹时空特征并提出融合时序和空间特征的车辆异常轨迹检测方法。在序列自编码器基础上引入自注意力机制提取轨迹时序特征,同时利用全连接神经网络提取轨迹偏转量和行驶距离等空间特征,然后进一步融合轨迹时空特征。在波尔图和北京市出租车轨迹数据集上的实验结果表明,本文所提方法能够有效提取轨迹时空特征并提升异常轨迹检测精度,与近年来的代表性方法相比在准确度和F1评分上均有不同幅度的提升。2.针对车辆轨迹标注不充分、异常轨迹占比较少等问题,提出基于改进变分自编码器的车辆异常轨迹检测方法。该方法主要利用双向门控循环单元学习轨迹前向和后向关系,并引入自注意力机制赋予特征不同权重,以提高隐空间特征分布的准确性,最后利用生成概率计算轨迹的异常分数。在波尔图和北京市出租车轨迹数据集上的实验结果表明,所提方法能够通过无监督学习降低人工标注成本并解决由正负样本不均衡导致的训练困难问题,从而提高异常轨迹检测准确度。3.基于面向对象的原理和B/S架构,设计并实现异常轨迹检测的原型系统,并将本文提出的融合时序和空间特征的车辆异常轨迹检测方法和基于改进变分自编码器的车辆异常轨迹检测方法集成到原型系统中。该系统能够实现模型训练和异常检测过程,并使用地图和表格展示轨迹数据和最终的检测结果。
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