| 基于轨迹多特征的运动模式学习及异常检测 |
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| 引用本文： | 汤春明,韩旭,浩欢飞,聂美玲. 基于轨迹多特征的运动模式学习及异常检测[J]. 计算机应用与软件, 2015, 0(3): 200-204,265 |
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| 作者姓名： | 汤春明 韩旭 浩欢飞 聂美玲 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 黑龙江 哈尔滨 150001 |
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| 摘 要： | 为提高轨迹分类和异常检测的准确率,充分利用轨迹特征信息,提出基于轨迹多特征的运动模式分类和异常检测方法。首先通过由粗到细的分层聚类来提取轨迹运动模式,每层分别采用Bhattacharyya距离和基于线段插值的改进Hausdorff距离衡量轨迹间运动方向和空间位置的相似度,并引入Laplacian映射以降低计算复杂度并自动确定每层聚类数目。在此基础上,同时考虑待测轨迹与运动模式在起点分布、位置和方向上的差异,通过学习的起点分布模型和基于位置距离和方向距离的分类器在线判断起点、全局和局部异常。实验验证了提出的轨迹聚类算法和异常检测方法在聚类准确率和异常识别率上更优于传统方法。
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| 关 键 词： | 运动模式 异常检测 多特征 Laplacian映射 位置距离 方向距离 |
MOTION PATTERNS LEARNING AND ANOMALY DETECTION BASED ON MULTI-FEATURE TRAJECTORY |
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| Tang Chunming , Han Xu , Hao Huanfei , Nie Meiling. MOTION PATTERNS LEARNING AND ANOMALY DETECTION BASED ON MULTI-FEATURE TRAJECTORY[J]. Computer Applications and Software, 2015, 0(3): 200-204,265 |
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| Authors: | Tang Chunming Han Xu Hao Huanfei Nie Meiling |
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| Affiliation: | Tang Chunming;Han Xu;Hao Huanfei;Nie Meiling;College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Motion pattern Anomaly detection Multi-feature Laplacian mapping Position distance Direction distance |
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