【摘 要】
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为分析社区中老年人空间行为轨迹的规律并识别其异常空间行为轨迹,建立了基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法和基于密度的空间聚类算法(density-based spatial
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院,中国人民公安大学公共安全行为科学实验室
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为分析社区中老年人空间行为轨迹的规律并识别其异常空间行为轨迹,建立了基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法和基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise, ST-DBSCAN)的社区老年人异常空间行为轨迹分析模型。首先,利用社区内老年人空间轨迹定位数据,采用ST-DBSCAN聚类算法对连续空间轨迹进行聚类分析,提取老年人的动态行为链。其次,针对两种常见的异常轨迹模式(出行轨
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