基于演化计算的异常轨迹并行检测算法

异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法(Top-k evolving trajectory outlier detection, TOP-EYE)是一种有效的异常轨迹检测算法。不同于其他算法采用的轨迹距离计算方法,TOP-EYE算法 从轨迹的方向和密度角度出发,采用演化计算的方式检测异常。为了提高TOP-EYE算法对海量轨迹数据集异常检测的效率,本文在其基础上提出了基于MapReduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE, PDAT-TOP ),利用MapReduce并行计算的优势提高了异常轨迹检测的效率。将算法PDA T-TOP在Hadoop平台上加以实现,实验结果表明,算法PDAT-TOP能够有效地检测异常轨迹,并且具有较高的可扩展性和加速比。     

基于R-Tree的高效异常轨迹检测算法

提出了异常轨迹检测算法,通过检测轨迹的局部异常程度来判断两条轨迹是否全局匹配,进而检测异常轨迹.算法要点如下:(1) 为了有效地表示轨迹的局部特征,以k个连续轨迹点作为基本比较单元,提出一种计算两个基本比较单元间不匹配程度的距离函数,并在此基础上定义了局部匹配、全局匹配和异常轨迹的概念;(2) 针对异常轨迹检测算法普遍存在计算代价高的不足,提出了一种基于R-Tree的异常轨迹检测算法,其优势在于利用R-Tree和轨迹间的距离特征矩阵找出所有可能匹配的基本比较单元对,然后再通过计算距离确定其是否局部匹配,从而消除大量不必要的距离计算.实验结果表明,该算法不仅具有很好的效率,而且检测出来的异常轨迹也具有实际意义.     

基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法

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。该算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。     

基于划分的高效异常轨迹检测

为了在海量轨迹数据库中高效准确地挖掘出异常轨迹,提出了基于划分的异常轨迹检测算法。该算法通过计算局部轨迹点之间的匹配程度来探测异常轨迹,将异常轨迹检测由形状匹配问题转化为传统的异常点检测问题,并设计了一种基于空间划分的网格索引结构,提高算法的运行效率。实验证明,该算法不仅具有较高的挖掘效率,而且能够检测出更具实际意义的异常轨迹。     

基于轨迹点局部异常度的异常点检测算法

随着大量的定位数据被收集在应用服务器,如何从大量定位轨迹数据挖掘异常信息已逐渐成为一个令人关注的研究课题.针对当前流行的、以轨迹片段表示局部特征的异常点检测算法存在的问题,文中提出了以轨迹点表示局部特征的异常点检测算法TraLOD.该算法不仅提出了将每个轨迹点赋予一个0～1的值来表示其局部异常程度,而且还引入了相对距离...     

基于聚类的出租车异常轨迹检测

出租车全球定位系统数据中蕴含城市交通和移动对象行为的宏观信息,从中可以挖掘出有价值的异常轨迹模式。将位置和几何形状、行驶时间分别作为出租车轨迹的空间与时间特征,根据特征偏离情况划分时间、空间和时空异常轨迹。从轨迹数据中提取相同起终点的轨迹集,将轨迹划分成轨迹片段,计算轨迹间的相似度并进行基于距离和密度的聚类,在空间特征上初步分离出频繁和稀疏轨迹,根据数据异常判定的kσ准则确定时间特征异常的分离阈值,对时间特征进行再次划分,最终实现出租车异常轨迹检测。实验结果表明,该方法能从异常轨迹中挖掘出个性化路线、异常停留位置和交通路段,为智能交通、物流高效规划和执行等提供参考信息。     

基于密度聚类的出租车异常轨迹检测

出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析，可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹，基于轨迹相对相似度检测异常轨迹，由于其具有不对称性，类似于DBSCAN的传统密度聚类方法无法适应此种情况，本文提出基于密度RDBSCAN算法用于出租车异常轨迹聚类检测。对于聚类得出的候选异常轨迹，结合轨迹密度异常值和轨迹长度异常值的概念，利用证据理论综合前述2个因素来判别轨迹的异常程度，进而得到异常程度最高的TOP-N异常轨迹。使用旧金山真实的出租车数据，通过提取相同起点和终点（Origin-Destination, OD）的轨迹集进行实验，实验结果表明本文提出的方法能够有效地检测到异常轨迹，并成功给出异常程度最高的TOP-N异常轨迹。     

基于注意力机制的车辆异常轨迹检测

随着城市交通量的增大,安全隐患越来越多,车辆轨迹异常检测对于安全驾驶领域来说也越来越重要。为了更好地提取轨迹的特征,在循环神经网络检测的基础上加入了卷积神经网络,利用卷积加循环的神经网络检测学习轨迹序列信息,并且结合了注意力机制,通过这种技术结合的方法,进一步提高轨迹嵌入的质量。结果表明,该轨迹异常检测方法的性能在各项指标上显著优于其他检测算法,验证了该异常检测方法的有效性和实用性。     

基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差。针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法（Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT）。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量。     

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。     

一种基于离群点检测的定位算法

DV-Hop算法在无线传感器网络节点分布不均匀时定位误差较大。针对上述问题,利用离群点检测算法提高计算未知节点坐标的精度。在采用多边测量算法估计未知节点的坐标位置时用离群点检测算法LOF对未知节点的估计坐标进行分析和筛选,最终确定未知节点位置。仿真实验表明,该方法能提高节点的定位精度,减小定位误差。     

基于分割聚类技术的R树结点分裂方案

在分析了R树结点分裂方案存在不足的基础上,将分割聚类技术应用到R树结点分裂中,提出基于分割聚类技术的R树结点线性分裂算法(C-Linear),并对C-Linear分裂算法进行了理论分析和实验验证,结果表明该算法具有良好的性能,能有效地提高R树的操作效率.     

一种基于反向K近邻的孤立点检测改进算法

基于反向k近邻的孤立点检测算法能够从全局角度较好地检测孤立点,但是在初始阶段求数据点的k近邻时,基本算法需要O(KN2)次数据点间的距离计算,不适合大数据集。同时参数k值的选取对数据集中孤立点的确定产生很大的影响。为此采用自适应的方法确定参数k值,然后提出一种利用度量空间的三角不等式的快速挖掘算法提前剪枝,减少孤立点检测时数据点之间距离计算的次数。理论分析和实验结果证明了算法的可行性和高效性。     

基于自适应形态学边缘检测的时频检测算法

针对通信对抗中跳频信号的检测问题,提出一种基于自适应形态学边缘检测的时频检测算法。该算法把跳频信号的时频谱图SP(Spectrogram)视作一幅图像,首先利用多尺度结构元素对其滤波,再根据图像边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测,最后通过与设定的阈值比较判决跳频信号是否存在。仿真结果表明,此算法可以有效去除噪声和干扰信号,增强跳频检测系统鲁棒性、提高检测效率。     

基于重叠模块度的社区离群点检测

社区离群点是结合数据的社区特性和自身属性挖掘得到的一种特殊离群点。针对现有社区离群点检测算法忽略社区间的重叠现象而导致社区划分不准确的问题,提出一种将对象的特征属性引入到相似度和重叠模块度的计算中的社区离群点检测方法。首先根据节点间的相似度对节点进行聚类,然后根据重叠模块度的变化进行迭代聚类,多次聚类后选取重叠模块度最大的作为划分结果,最终根据特征属性的偏离程度来确定社区离群点,从而解决重叠社区中社区离群点的检测问题。实验结果表明,提出的算法不仅能准确地发现重叠社区而且能有效地检测社区离群点。     

基于混合粒子群优化算法的入侵检测研究

针对在入侵检测方法中常用的模糊聚类方法自身难以克服的对初始值敏感、容易陷入局部最优等问题,提出一种将粒子群优化算法和模糊聚类方法相结合的混合算法.对实验数据进行仿真试验,并将实验结果与其他算法结果相比较,显示出混合算法在入侵检测中能获得较好的检测能力.     

基于RetinaNet的场景文字检测算法

针对场景文字区域尺度变化较大,具有较大的长宽比,且具有任意方向性等问题,提出一种基于神经网络的场景文字检测模型.基于直接回归方法设计,无需预先设置锚框,在多次层次构建特征,且在多个分支之间共享卷积核.实验阶段在多个数据集上验证了模型的有效性,相较于现有方法,该模型计算资源消耗更小,推理速度更快,整体性能更好.     

一种基于测地线的机器人轨迹规划方法

提出了一种基于测地线的机器人轨迹规划方法.该方法克服了传统的轨迹规划方法的某些不足,其规划是在关节空间(黎曼空间)内进行的,规划目标是直角坐标空间内的直线,即两点之间的最短路径,也可以是系统动能最小,或某项综合指标最优.该规划方法直接得到机器人的各关节的转角和角速度,无需进行运动学反解和多项式插值.本文的基于测地线的轨迹规划是以轨迹弧长作为参考变量的,因此它还具有非时间参考的机器人轨迹规 划的优点.􀁱     

一种基于形态学的边缘检测算法

在对含有噪声图像进行边缘识别时,为了提高识别精度,提出一种基于形态学的边缘检测算法。准备两种不同尺度的形态学结构元素,并对图像进行形态学降噪处理;用不同类型的形态学结构元素对处理后的图像进行边缘检测,获得不同结构元素下的边缘图像;根据每张边缘图像的信息熵来确定权值,并将这些边缘图像按照比例进行合成。这样,即使在有噪声干扰的条件下也能获得较为理想的图像边缘。实验结果展示了该算法相对于其他边缘检测算法的优势,突出其在保持图像边缘清晰的同时还具有较强的噪声去除能力,有力地说明了该算法的有效性和实用性。     

基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法

提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题。算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态。通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围。计算阈值取值范围内的每一个测试值相对于两类状态的误检数和漏检数,以及准确率和查全率。最终求得使误检数和漏检数都较低,且准确率和查全率都较高的测试值作为最佳阈值。本算法计算简便,能够根据不同类型的数据进行训练学习,动态生成相应的阈值,降低了镜头分割中存在的误判和漏检。