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随着全球定位系统和雷达技术的发展,越来越多的轨迹数据可以被收集到,其中,飞机、轮船、候鸟等对象产生的轨迹复杂多变,自由度较大。为了帮助识别飞行对象的行为和意图,航迹类型识别具有重要作用。文中提出了一种基于频繁航路模式的航迹分类方法。该方法包含一个频繁航路提取算法和一个卷积神经网络模型。算法首先对轨迹进行压缩,获得关键点;接着通过寻找轨迹自相交点提取闭合航路,然后寻找闭合航路中的频繁航路模式作为模型的分类依据;最后通过图像处理完成航迹类型的识别。文中利用FlightRadar24网站公开的真实航迹数据和模拟数据进行了大量的实验,结果表明,所提方法能有效识别复杂轨迹类型,与不经过轨迹提取的LeNet-5 CNN分类模型相比,所提方法性能更优,在轨迹分类上实现了95%以上的平均准确率。 相似文献
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随着网络的发展和多媒体应用的增加,如何实现网络管理的智能化及提供服务质量保证已经成为目前网络管理研究的重点,基于策略的网络管理被认为是解决这两个难题的有效途径.本文详细介绍了策略网管的研究现状、框架结构及QoS应用,并分析了其优势及尚待解决的问题. 相似文献
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