【摘 要】
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针对智能交通系统中车辆轨迹自动异常检测问题,提出一种基于批处理(batch-mode)模型初始化的增量式轨迹建模,并将其应用到在线异常检测。首先采用改进的Hausdorff距离和谱聚
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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针对智能交通系统中车辆轨迹自动异常检测问题,提出一种基于批处理(batch-mode)模型初始化的增量式轨迹建模,并将其应用到在线异常检测。首先采用改进的Hausdorff距离和谱聚类对初始轨迹集进行分类并建立初始轨迹模型库;然后对提取的新轨迹进行在线异常检测以及轨迹识别,通过增量式(incremental)EM算法更新轨迹类别的隐马尔可夫模型参数;最后进行模型结构更新。户外实际场景监控视频实验结果表明,与经典的batch-mode算法相比,增量式轨迹建模可以得到更加准确的轨迹模型库、更快的运算速度,同时该算法在异常检测方面具有更高的检测率和更低的虚警率,实现了在线异常检测、具有对初始轨迹集不敏感的特点。
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