發(fā)布時間：2017-09-03 17:41

  本文關(guān)鍵詞：基于速度的空間軌跡停留點提取算法

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【摘要】：空間軌跡中的停留點提取是將空間軌跡轉(zhuǎn)換到語義軌跡的關(guān)鍵步驟。該文將速度變量引入停留點的提取,提出基于速度的時間聚類算法和速度聚類算法解決現(xiàn)有方法中的"偽停留點"和停留點丟失的問題�；谒俣鹊臅r間聚類算法首先沿時間軸將軌跡點進行聚類得到候選停留點,然后利用速度閾值過濾候選停留點,得出實際停留點。速度聚類算法首先通過對速度的判斷選取候選停留點,然后根據(jù)空間距離閾值對候選停留點的空間距離進行過濾,得出實際停留點,解決了停留點判斷中的漏判問題。實驗表明,基于速度的時間聚類算法對出租車軌跡數(shù)據(jù)(穩(wěn)定時間間隔、不存在長時間軌跡點缺失)的空間軌跡停留點識別效果較好,而速度聚類算法更適用于步行軌跡(可能存在長時間軌跡點缺失)的分析。
【作者單位】： 中南大學地球科學與信息物理學院地理信息系;
【關(guān)鍵詞】： 停留點 空間軌跡 速度聚類 時間聚類
【基金】：湖南省自然科學基金項目(10JJ6061)
【分類號】：P228.4
【正文快照】： 0引言隨著全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)和基于無線蜂窩網(wǎng)的手機定位技術(shù)的發(fā)展,人們對于自身位置信息的獲取越來越容易[1,2]。具有GPS定位功能的智能手機的普及和車載GPS的廣泛使用,有助于獲得大量高精度人類出行軌跡數(shù)據(jù)[3,4]。如何有效地分析利用這些數(shù)據(jù),已成為當前學術(shù)界研究的熱點問

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本文編號：786442