【摘 要】
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移动对象轨迹存储、管理和查询的研究已经具有相当基础,然而面向应用的移动对象运动模式分析乃至决策支持则更为人们所期待,提出基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询以支持其
【机 构】
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北京大学智能科学系视觉与听觉国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40235056)
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移动对象轨迹存储、管理和查询的研究已经具有相当基础,然而面向应用的移动对象运动模式分析乃至决策支持则更为人们所期待,提出基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询以支持其运动模式分析.直观地,如果两个移动对象在运动中频繁地出现在对方的时空范围附近,则认为二者轨迹相似,且出现得越频繁相似程度越高,即基于时空邻域的轨迹相似性测度.此外,实际中通常会在不同大小的时空邻域下评估轨迹相似性,以获得微观和宏观层面上的相似轨迹,即多粒度轨迹相似性查询.最后的实验分析也证明了基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询方法的有效性.
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