【摘要】：隨著各種定位(如北斗、GPS等)和無線通訊技術(shù)的發(fā)展,人類獲取了大量移動對象的時空軌跡數(shù)據(jù),時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘己成為當(dāng)前的研究熱點,在智能交通系統(tǒng)、氣候監(jiān)測、運動生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域具有重要意義。運動特征是移動對象的運動參數(shù)如速度、加速度等表現(xiàn)出的可以區(qū)別于其他對象的征象或標(biāo)志,它是移動對象的重要屬性,能夠反映移動對象的內(nèi)在特點以及外部環(huán)境對其運動的影響。軌跡的相似性度量是軌跡數(shù)據(jù)挖掘的核心問題之一,本文研究基于運動特征的軌跡相似性度量,其可用于相似性查詢及運動模式發(fā)現(xiàn)等應(yīng)用中。本文以軌跡的運動特征為主線,對軌跡的相似性度量展開深入研究,改進(jìn)并發(fā)展新的基于運動特征的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于相關(guān)應(yīng)用中,論文主要工作和成果如下：1,在對現(xiàn)有運動參數(shù)和運動特征總結(jié)與凝煉的基礎(chǔ)上,提出了基于層次運動特征和分類學(xué)習(xí)的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于移動目標(biāo)識別。該相似性度量分別提取全局和局部運動特征而構(gòu)成層次運動特征,全局特征利用高級的統(tǒng)計量來提取,局部特征從分割后的運動參數(shù)時間序列中提取,層次運動特征與分類學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)相結(jié)合構(gòu)建相似性度量。在三個真實軌跡數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該相似性度量區(qū)分力強(qiáng),與已有方法相比顯著提高了移動目標(biāo)的識別精度。2,提出了基于多重運動特征的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于基于多重運動特征的運動序列模式發(fā)現(xiàn)。該相似性度量借鑒數(shù)據(jù)立方體的思想,將多重運動參數(shù)時間序列進(jìn)行量化和符號化表示,在多重運動特征值域空間中計算兩符號間的距離,以此作為加權(quán)編輯距離的替換代價,最終以加權(quán)編輯距離作為相似性度量。該相似性度量反映了多重運動特征的演變趨勢,即運動序列模式。將該相似性度量與譜聚類方法相結(jié)合進(jìn)行運動序列模式發(fā)現(xiàn),以大西洋颶風(fēng)數(shù)據(jù)為例,通過氣象文獻(xiàn)中颶風(fēng)的發(fā)生與運動規(guī)律驗證了本方法的有效性,并分析了颶風(fēng)多重運動特征的序列模式。3,提出了融合運動特征的軌跡時空相似性度量,并將其應(yīng)用于基于運動特征的軌跡時空分布模式發(fā)現(xiàn)中。該相似性度量融合了空間距離、時間距離與運動特征距離�？臻g距離利用實數(shù)序列上的編輯距離(EDR, Edit Distance on Real Sequence)來度量,運動特征距離利用標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)編輯距離(NWED,Normalized Weighted Edit Distance)來度量,時間距離利用兩軌跡的起點距離、終點距離與軌跡的持續(xù)時間來度量,最終,通過加權(quán)平均方式將這三個距離有效、靈活地結(jié)合成融合運動特征的軌跡時空相似性度量。將該相似性度量與譜聚類方法相結(jié)合進(jìn)行基于運動特征的時空分布模式發(fā)現(xiàn),通過氣象文獻(xiàn)中颶風(fēng)在空間與季節(jié)上的分布規(guī)律驗證了本方法的有效性,并分析了基于颶風(fēng)速度特征的軌跡時空分布規(guī)律。本文改進(jìn)并發(fā)展了基于運動特征的軌跡相似性度量,推進(jìn)了軌跡相似性的理論及應(yīng)用研究,為軌跡數(shù)據(jù)挖掘提供了有價值的研究成果。
[Abstract]:With the development of various positioning (such as Beidou, GPS, etc.) and the wireless communication technology, the space-time track data of a large number of moving objects is acquired by human beings, and the time-space trajectory data mining has become the current research hotspot, and in the intelligent transportation system and the climate monitoring, and is of great significance in the fields of sports ecology and the like. The motion feature is the characteristic of the moving object, such as speed, acceleration, etc., which can be distinguished from other objects. It is the important attribute of the moving object, which can reflect the intrinsic characteristics of the moving object and the influence of the external environment on its movement. The similarity measure of the track is one of the core problems of the track data mining. This paper studies the track similarity measure based on the motion feature, which can be used in the application of similarity query and motion pattern discovery. In this paper, the motion characteristics of the track are the main line, the similarity measure of the track is further studied, the new track similarity measure based on the motion characteristics is improved and developed, and the method is applied to the related application, and the main work and the result of the paper are as follows: 1, On the basis of summarizing and refining existing motion parameters and motion characteristics, a track similarity measure based on hierarchical motion characteristics and classification learning is proposed and applied to mobile object recognition. the similarity measure is used for extracting global and local motion characteristics respectively to form a hierarchical motion feature, The hierarchical motion feature and the classification learning method support vector machine to construct the similarity measure. the experiments on the three real track data sets show that the similarity measure is strong, the recognition accuracy of the moving target is obviously improved compared with the existing method, and the track similarity measure based on the multiple motion characteristics is proposed, and is applied to a motion sequence pattern discovery based on multiple motion characteristics. the similarity measure refers to the idea of the data cube, and the multi-motion parameter time series is quantized and symbolized, the distance between the two symbols is calculated in the multi-motion characteristic value range space, Finally, a weighted edit distance is used as the similarity measure. The similarity measure reflects the evolution trend of the multiple motion characteristics, that is, the motion sequence mode. In this paper, the similarity measure is combined with the spectrum-based method to find that the Atlantic hurricane data is an example, the effectiveness of the method is verified by the occurrence and movement of the hurricane in the meteorological document, and the sequence pattern of the multi-motion characteristics of the hurricane is analyzed. In this paper, the space-time similarity measure of the motion feature is proposed, and it is applied to the trace-time distribution pattern discovery based on the motion feature. The similarity measure combines the spatial distance, the time distance and the moving feature distance. The spatial distance is measured by the edit distance (EDR, Edit Distance on Real Sequence) on the real sequence, the moving feature distance is measured using a normalized weighted edit distance (NWED, Normalised Weight Edit Distance), the time distance is measured using the starting distance, the end distance and the duration of the trajectory, and finally, the three distances are effectively and flexibly combined into a track space-time similarity measure of the fusion motion characteristic by a weighted average mode. By combining the similarity measure and the spectrum-based method, the spatial-temporal distribution pattern based on the motion characteristics is found, the effectiveness of the method is verified by the distribution law of the hurricane in the space and the season in the meteorological document, and the time-space distribution rule of the track based on the characteristic of the hurricane speed is analyzed. The paper improves and develops the track similarity measure based on the motion feature, and advances the theory and application of the track similarity, and provides valuable research results for the track data mining.
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P208;P425

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2340515