面向安防系统的高效用语义轨迹模式挖掘

在安防系统中，将大量目标轨迹先转化为语义轨迹后再进行频繁模式挖掘，有助于分析目标行为模式、识别危险源及增强安防系统内部防控。针对现有频繁模式挖掘方法未考虑目标停留点的效用差异问题，提出一种高效用语义轨迹模式挖掘算法。综合停留点兴趣度、目标停留时间以及目标语义轨迹支持度这3个参数定义语义轨迹效用值，采用蚁群算法挖掘高效用语义轨迹模式。利用精英蚂蚁策略改进蚂蚁种群的迭代方式，通过轮盘赌选择法优化蚂蚁对于下一个节点的选择策略，运用无效用编码向量剪枝策略提高算法执行效率。在Chess、Mushroom、Foodmart、Retail等4个公开数据集以及某安防系统的RFID定位数据集上的实验结果表明，相比于HUIM-ACS算法，该算法挖掘的高效用语义轨迹模式数量增加了10%～15%，运行时间减少了7%～12%。