【摘 要】
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目前的轨迹数据聚类直接对整条轨迹数据聚类,或先分段再对轨迹段聚类。分段聚类法抛弃轨迹段内部点,丢失轨迹局部特征,没有考虑点的速度影响。针对该问题,提出一种基于速度约
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50674086);江苏省博士后科学基金资助项目(0701045B);中国矿业大学科技基金资助项目(2007B017)
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目前的轨迹数据聚类直接对整条轨迹数据聚类,或先分段再对轨迹段聚类。分段聚类法抛弃轨迹段内部点,丢失轨迹局部特征,没有考虑点的速度影响。针对该问题,提出一种基于速度约束的分段轨迹数据聚类方法。该方法将速度约束和two-pass corner detection应用于轨迹分段,在邻域计算中加入速度约束,采用Discrete Fréchet Distance比较轨迹段距离,保留了轨迹段内部特征。用类似DBSCAN的TraDBSCAN算法对轨迹段进行聚类。实验结果表明,该方法考虑速度因素,可以获得更有效
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