【摘 要】
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随着全球定位系统和雷达技术的发展,越来越多的轨迹数据可以被收集到,其中,飞机、轮船、候鸟等对象产生的轨迹复杂多变,自由度较大。为了帮助识别飞行对象的行为和意图,航迹类型识别具有重要作用。文中提出了一种基于频繁航路模式的航迹分类方法。该方法包含一个频繁航路提取算法和一个卷积神经网络模型。算法首先对轨迹进行压缩,获得关键点;接着通过寻找轨迹自相交点提取闭合航路,然后寻找闭合航路中的频繁航路模式作为模型的分类依据;最后通过图像处理完成航迹类型的识别。文中利用FlightRadar24网站公开的真实航迹数据和模拟
【机 构】
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中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,中国科学院大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472408),2020年度重庆市出版专项资金资助项目。
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随着全球定位系统和雷达技术的发展,越来越多的轨迹数据可以被收集到,其中,飞机、轮船、候鸟等对象产生的轨迹复杂多变,自由度较大。为了帮助识别飞行对象的行为和意图,航迹类型识别具有重要作用。文中提出了一种基于频繁航路模式的航迹分类方法。该方法包含一个频繁航路提取算法和一个卷积神经网络模型。算法首先对轨迹进行压缩,获得关键点;接着通过寻找轨迹自相交点提取闭合航路,然后寻找闭合航路中的频繁航路模式作为模型的分类依据;最后通过图像处理完成航迹类型的识别。文中利用FlightRadar24网站公开的真实航迹数据和模拟
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