行人群組是指一群聚集在一起并沿相似路線行走的人的集合。事實上人們常常結(jié)伴而行,群組現(xiàn)象廣泛地存在于各種社會活動之中。對于行人之間群組關(guān)系的分析能夠幫助研究者理解人與人之間的互動模式,從而進一步地挖掘行人之間的社會關(guān)系并將其應用于各個領(lǐng)域。比如以行人群組信息為基礎(chǔ),商家可以為用戶發(fā)送更加有針對性的促銷信息。對于大型集會等社會活動,行人群組信息也為緊急疏散方案提供決策依據(jù)。隨著智能手機的普及和發(fā)展,利用手機內(nèi)置傳感器獲取反映行人位置和運動特征的信息變得更加容易。這些數(shù)據(jù)能夠幫助研究者更好地分析行人之間的潛在關(guān)系從而加快行人群組領(lǐng)域的研究進展。目前,絕大多數(shù)對于行人群組的工作都是以行人的位置信息作為必要條件輔以相關(guān)的運動數(shù)據(jù)來挖掘其中隱含的群組信息,從而實現(xiàn)對行人群組的識別和追蹤等操作。對于如何得到研究所必須的位置數(shù)據(jù),手機內(nèi)置的GPS傳感器因其能夠獲取日常生活中各種場景下行人的位置信息而成為研究人員的首要選擇。但是智能手機長時間持續(xù)地開啟諸如GPS等傳感器所造成的巨大能量消耗是目前該領(lǐng)域面對的挑戰(zhàn)之一。針對上述挑戰(zhàn),本文提出了一種節(jié)能的行人群組識別和監(jiān)測方法,在不降低現(xiàn)有群組檢測準確度的同... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 基礎(chǔ)理論與技術(shù)
    2.1 基于手機傳感器數(shù)據(jù)的用戶行為研究
    2.2 群組檢測的聚類方法
        2.2.1 基于分裂的聚類方法
        2.2.2 層次聚類方法
        2.2.3 基于密度的聚類方法
    2.3 異常檢測方法
        2.3.1 基于分類方法的異常檢測
        2.3.2 基于聚類方法的異常檢測
        2.3.3 基于統(tǒng)計方法的異常檢測
        2.3.4 基于最近鄰分析的異常檢測
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于GPS數(shù)據(jù)的群組識別
    3.1 群組狀態(tài)定義
        3.1.1 潛在組
        3.1.2 活躍組
        3.1.3 穩(wěn)定組
        3.1.4 解散組
    3.2 群組識別方法總體架構(gòu)
    3.3 空間聚類方法
        3.3.1 密度融合聚類算法原理
        3.3.2 基于密度融合算法的空間聚類方法
    3.4 時間聚類方法
        3.4.1 群組成員相似度
        3.4.2 群組結(jié)構(gòu)相似度
        3.4.3 基于群組相似度的時間聚類方法
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于慣性傳感器數(shù)據(jù)的群組監(jiān)測
    4.1 群組監(jiān)測方法總體架構(gòu)
    4.2 在線數(shù)據(jù)處理
        4.2.1 原始數(shù)據(jù)處理
        4.2.2 數(shù)據(jù)特征提取
        4.2.3 構(gòu)造群組差異值序列
    4.3 基于增量局部異常因子的異常事件檢測
        4.3.1 增量局部異常因子算法
        4.3.2 穩(wěn)定組異常時刻檢測
        4.3.3 異常時刻的異常個體及其行為識別
    4.4 本章小結(jié)
第五章 測試實驗與結(jié)果分析
    5.1 實驗方法
        5.1.1 群組識別及監(jiān)測實驗方案設(shè)計與測試
        5.1.2 群組監(jiān)測階段針對性實驗設(shè)計與測試
    5.2 實驗評估指標
        5.2.1 群組檢測準確度評估指標
        5.2.2 算法耗電量評估指標
    5.3 對比方法與參數(shù)設(shè)置
        5.3.1 對比方法介紹
        5.3.2 參數(shù)設(shè)置
    5.4 實驗結(jié)果分析
        5.4.1 群組識別及監(jiān)測實驗準確率結(jié)果分析
        5.4.2 算法耗電量結(jié)果分析
        5.4.3 參數(shù)分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3060953