【摘 要】
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针对异常轨迹检测多特征检测和检测单元造成的检测效率低等问题,提出一种基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法。该方法根据轨迹偏转角与速度将轨迹分割成若干轨迹段,计算轨
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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2016广西高校中青年教师基础能力提升项目(ky2016YB150)
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针对异常轨迹检测多特征检测和检测单元造成的检测效率低等问题,提出一种基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法。该方法根据轨迹偏转角与速度将轨迹分割成若干轨迹段,计算轨迹段间加权多特征距离判断轨迹间相似度,进而完成轨迹聚类并计算出每类代表性轨迹,然后对待检测轨迹进行分割,利用代表性轨迹计算每个轨迹段的信息熵,通过比较轨迹信息熵大小及其分布特点实现异常轨迹检测。大西洋飓风数据仿真实验结果表明,该方法提高了聚类效果,克服以整条轨迹检测效率低的缺点,提升了异常轨迹检测算法的有效性。
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