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时空轨迹数据驱动的自动驾驶场景元建模方法

软件学报 2021年第4期32卷 973-987页

作者：张梦寒杜德慧张铭茁张雷王耀周文韬华东师范大学软件工程学院上海200062 上海市高可信重点实验室(华东师范大学) 上海200062 教育部可信软件国际合作联合实验室(华东师范大学) 上海200062 同济大学上海自主智能无人系统科学中心上海201210

时空轨迹数据驱动的汽车自动驾驶场景建模,是当前汽车自动驾驶领域中驾驶场景建模、仿真所面临的关键问题,对于提高系统的安全性具有重要的研究意义.近年来,随着时空轨迹数据建模及应用研究的快速发展,时空轨迹数据应用于特定领域建模... 详细信息

时空轨迹数据驱动的汽车自动驾驶场景建模,是当前汽车自动驾驶领域中驾驶场景建模、仿真所面临的关键问题,对于提高系统的安全性具有重要的研究意义.近年来,随着时空轨迹数据建模及应用研究的快速发展,时空轨迹数据应用于特定领域建模的研究引起人们的广泛关注.但是,由于时空轨迹数据所反映的现实世界的多元性和复杂性以及时空轨迹数据的海量、异构、动态等特点,基于时空轨迹数据驱动的安全攸关场景建模的研究仍面临着挑战,包括:统一的时空轨迹数据元模型、基于时空轨迹数据的元建模方法、基于数据分析技术的时空轨迹数据处理、数据质量评价等.针对汽车自动驾驶领域的场景建模需求,提出一种基于MOF元建模体系构建时空轨迹数据的元建模方法,根据时空轨迹数据的特征及自动驾驶的领域知识,构建了面向汽车自动驾驶的时空轨迹数据元模型;基于此,提出基于时空轨迹数据元建模技术体系的自动驾驶安全场景建模方法,并使用场景建模语言ADSML实例化安全场景,构建安全场景库,旨在为此类系统的安全关键场景建模提供一种可行的方案.结合变道超车场景的案例,展示了时空轨迹数据驱动的自动驾驶安全场景元建模方法的可用性,为场景模型的构建、仿真、分析奠定了基础.

关键词：时空轨迹数据时空轨迹数据元模型领域建模 MOF元建模汽车自动驾驶的场景建模

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基于时空轨迹数据的聚类算法及其应用研究

基于时空轨迹数据的聚类算法及其应用研究

作者：姜珺峤哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近年来,移动互联网技术与大数据科学发展迅速,日常生活中使用到的电子设备产生了大量的用户数据,尤其是包含了具有时间和空间特征的时空轨迹数据。如何充分利用这些时空数据,从中挖掘出潜在有价值的信息,并充分利用到城市规划、交通、... 详细信息

近年来,移动互联网技术与大数据科学发展迅速,日常生活中使用到的电子设备产生了大量的用户数据,尤其是包含了具有时间和空间特征的时空轨迹数据。如何充分利用这些时空数据,从中挖掘出潜在有价值的信息,并充分利用到城市规划、交通、治安等领域,成为了当今时空数据挖掘领域一个新的研究课题和热点。而时空轨迹数据聚类则是时空数据挖掘的一大分支,旨在从海量的时空数据中发现研究对象的移动规律,探索他们的聚集模式。本文主要针对时空轨迹数据聚类问题进行了研究,内容主要包括以下三个方面。(1)基于快速搜索密度峰值时空聚类的拓展算法。现有的时空数据聚类算法虽然在不同使用场景下聚类效果良好,但由于需要设置的参数较多、对结果影响较大,不能快速得到可靠的聚类结果。针对这一问题,本文提出了一种基于快速搜索密度峰值时空聚类的拓展算法,该算法在ST-CFSFDP算法的基础上拓展了使用场景,用于发掘时空热门区域。一方面,根据聚类中心具有的特征计算得到各样本点的权重,并由此确定聚类中心。另一方面,考虑到时空连续性因素,在样本点划分的过程中增加了时间窗口和空间距离的约束,改变了样本点划分规则。实验结果表明,该算法能够有效地发掘时空热门区域信息。(2)针对时空聚类算法得到的结果,综合考量各簇集内样本点个数、簇集所在的空间位置及时间特征这三方面因素,提出一种计算时空簇集的参考度评价方法,通过该方法能够快速筛选出具有可靠信息的时空簇集。(3)基于轨迹分割和边界搜索的时空轨迹聚类算法。由于时空数据的特殊性,大部分常见的基于划分的聚类算法所得聚类结果无法区分连续与分段的停留轨迹,导致最终得到的轨迹停留区域信息有误差。本文提出一种基于轨迹分割和边界搜索的时空轨迹聚类算法,用来发掘单一研究对象的时空轨迹停留区域。该算法使用轨迹划分算法作为聚类算法的初始划分结果,之后通过搜索各划分区域的最优边界,得到具有聚类效果的轨迹划分结果。实验结果表明,该算法对时空轨迹停留区域有一定的识别能力。

关键词：聚类算法时空轨迹数据轨迹数据分析聚类结果分析

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基于时空轨迹数据的传染病传播风险评估

测绘学报 2015年第B12期44卷 6-12页

作者：宫路刘湘南邹信裕中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083

本文利用CRAWDAD提供的2009年10月份纽约市的出租车时空轨迹数据,依据复杂网络理论在城市交通网络中的应用,提出了一种方法求解出租车空间密度表示移动人群的时空密度变化,并用不同时段的平均速度表示人群的移动速度综合判定传染病在市... 详细信息

本文利用CRAWDAD提供的2009年10月份纽约市的出租车时空轨迹数据,依据复杂网络理论在城市交通网络中的应用,提出了一种方法求解出租车空间密度表示移动人群的时空密度变化,并用不同时段的平均速度表示人群的移动速度综合判定传染病在市内传播的高风险区域,重点分析了13时传染病传播的风险区位。通过建立空间密度与平均速度的二维特征空间,并将齐夫定律与能够遍历曼哈顿区的最大速度作为条件确定传染病传播的风险边界。结果反映在二维特征空间中,由最大遍历速度、安全行驶的空间密度临界值与数据上边界围成的三角区内节点对应的实际区位为传染病传播的高危区域。

关键词：传播风险时空轨迹数据复杂网络理论空间密度

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基于时空轨迹数据的异常检测

计算机科学 2021年第S1期48卷 213-219页

作者：郭奕杉刘漫丹华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

伴随着智能设备的普及和无线通信技术的发展,用户在使用无线网络满足各种需求时,无线网络也记录下了用户上网留下的大量时空轨迹数据。针对时空轨迹数据的异常检测已经成为数据挖掘领域一个新的研究热点。为了更好地关注学生健康发展,... 详细信息

伴随着智能设备的普及和无线通信技术的发展,用户在使用无线网络满足各种需求时,无线网络也记录下了用户上网留下的大量时空轨迹数据。针对时空轨迹数据的异常检测已经成为数据挖掘领域一个新的研究热点。为了更好地关注学生健康发展,促进校园信息化建设,以真实校园上网数据为例,提出了一种基于多尺度阈值和密度相结合的谱聚类算法(Spectral Clustering Algorithm Based on The Combination of Multi-Scale Threshold And Density,MSTD-SC),使用基于最短时间距离子序列(Shortest Time Distance-Shortest Time Distance Subsequences,STD-STDSS)的亲和距离函数来构造初始相似度矩阵,进一步引入协方差尺度阈值和空间尺度阈值对相似度矩阵进行0-1化处理,以此得到更精确的样本相似度,接着对相似度矩阵进行特征值分解,得到新的特征向量空间,最后采用DBSCAN聚类避免了K-means算法需要人工确定聚类数目的缺陷。利用轮廓系数评估多种算法得到的实验结果,MSTD-SC算法体现出了更好的聚类性能。将其应用于用户个体的异常检测中,异常用户名单被验证是有效可信的。

关键词：时空轨迹数据校园无线网络相似度异常检测谱聚类

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基于时空轨迹数据的共现现象挖掘与分析

基于时空轨迹数据的共现现象挖掘与分析

作者：李梦琳大连理工大学

学位级别：硕士

城市场景下的共现现象是一种新近被提出的关注城市间区域关系的特殊人类移动规律,其在多个领域具有很高的应用价值,如城市规划和商业智能。然而,时空共现现象的复杂序列过渡规律展现的时间依赖性和高阶本质,多层次可预测性,以及时空轨... 详细信息

城市场景下的共现现象是一种新近被提出的关注城市间区域关系的特殊人类移动规律,其在多个领域具有很高的应用价值,如城市规划和商业智能。然而,时空共现现象的复杂序列过渡规律展现的时间依赖性和高阶本质,多层次可预测性,以及时空轨迹数据的异质性和稀疏性,都为挖掘和分析共现现象带来了极大阻力。本文基于多种时空轨迹数据,旨在利用数据挖掘、自然语言处理、可视化等相关的先进手段,对人类移动规律中的共现现象进行深层次挖掘,力图回答三个重要问题:定义和理解共现现象,有效和高效挖掘共现数据,以及分析城市共现现象。首先,针对定义和理解共现现象的问题,本文从频繁模式角度理解共现现象,并给出了共现现象的量化定义。接着,对于挖掘共现数据,本文在对轨迹数据进行结构化处理之后,提出了逐层迭代搜索的共现挖掘算法,并在其基础上提出了基于FP-Tree结构的高效挖掘方法。最后,针对共现现象分析,本文从全局和功能区角度对共现现象进行了分析,并提出了一组可视化设计用于降低共现分析难度。本文基于上海的出租车数据、兴趣点数据、路网数据等,对所提出的方法的性能进行了验证。实验结果表明所提方法在理解和定义共现现象、有效和高效挖掘共现数据、以及分析共现现象上的优越性。

关键词：城市计算时空轨迹数据人类移动规律共现现象频繁模式

基于Phoenix的时空轨迹数据存储与查询技术研究

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基于Phoenix的时空轨迹数据存储与查询技术研究

作者：韩佳文西安电子科技大学

学位级别：硕士

当前随着通信网络技术的飞速发展以及便携式移动设备的广泛普及,海量用户数据随之产生,时空轨迹数据属于其中具有广泛应用价值的一类数据。如何有效地组织利用该类数据,是当前学术界与工业界共同关注的热点问题。当前成熟的基于传统数... 详细信息

当前随着通信网络技术的飞速发展以及便携式移动设备的广泛普及,海量用户数据随之产生,时空轨迹数据属于其中具有广泛应用价值的一类数据。如何有效地组织利用该类数据,是当前学术界与工业界共同关注的热点问题。当前成熟的基于传统数据库的解决方案扩展能力有限,在面对海量数据存储处理的场景下难以很好地满足需求,并不适合对大规模数据集进行处理。但近年来工业界出现以Hadoop为代表的分布式计算平台,为解决该问题提供了新思路。Hadoop生态圈随着近年来的发展,已经拥有了众多组件。其中非关系型数据库HBase与Phoenix等组件相互补充使用,不仅满足了对海量数据的处理需求,还提供了对SQL语言的支持,但它们并未对时空轨迹数据的组织管理提供直接支持。基于上述问题,结合分布式平台的特点,本文研究了时空轨迹数据的存储与查询相关内容,设计并实现了基于Phoenix平台的轨迹数据存储与查询原型系统,本文称之为Traj Phoenix。本原型系统支持实时数据插入,同时也支持离线数据批量导入,并在系统内部实现了优化的时空范围查询、时间段KNN查询、最近轨迹查询等功能。原型系统支持SQL语句,对用户较为友好。本文所做主要工作内容如下:（1）本文研究了当前已有的基于分布式平台的时空轨迹数据管理方案,并根据数据特点结合Phoenix平台特性设计了数据存储模型并选择了适当的索引方式,为后续查询提供了底层支持。（2）本文使用了ST-Code编码作为时空索引结构,阐述并分析了ST-Code的编码特点以及在查询时出现的问题,提出了划分-合并策略与数据分布统计两种方式来优化ST-Code的时空查询效率。（3）根据提出的查询优化策略,在原型系统内部实现了时空范围查询、时间段KNN查询与最近轨迹查询,并结合数据统计结果与Phoenix UDF机制提出了具体的查询优化算法。（4）在实现原型系统时,考虑到高可用性与用户友好性等,系统实现了可扩展的数据导入工具、序列化工具等系统支撑功能。在本文最后,我们选用了真实的时空轨迹数据集,在实验环境下对原型系统进行了部署实验,测试了系统数据导入、查询等方面的性能表现,并与同类方案进行了对比分析。实验结果表明,本文提出的优化后的基于ST-Code的查询方式,在一定程度上要优于同类方案。

关键词：时空轨迹数据时空索引 Phoenix ST-Code

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基于时空轨迹数据的传染病传播风险评估

基于时空轨迹数据的传染病传播风险评估

作者：宫路中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

城市内部传染病的暴发往往发生在人群活动密集的区域,如何有效的反映传染病在地理空间上的传播风险对于传染病的科学防控和预防措施有着重要的意义。本文运用大数据的方法有针对性的对传染病传播的高风险区位进行预测,研究区为美国纽约... 详细信息

城市内部传染病的暴发往往发生在人群活动密集的区域,如何有效的反映传染病在地理空间上的传播风险对于传染病的科学防控和预防措施有着重要的意义。本文运用大数据的方法有针对性的对传染病传播的高风险区位进行预测,研究区为美国纽约市曼哈顿岛,实验数据为Crawdad公司提供的已被验证的出租车轨迹数据。从传染病的传播速度入手,运用缓冲区分析的空间分析方法,计算在各个时段出租车遍历研究区的最大速度,称为传染病蔓延危险系数。传染病蔓延危险系数作为传染病传播速度的风险临界值,通过对一天各时段的连续变化的分析,还可在时间序列上用于对传染病数据准确性的判定,从而得出每天不同时段数据的差异性及不同数据类型的敏感程度。传染病传播速度的风险临界值又与影响传播速度的空间密度有关。空间密度既是制约传染病传播速度的主要因素,又是移动人群密集程度的直接反映,依据城市交通可达性与复杂网络的理论知识,构建了针对出租车时空轨迹数据的交通节点全连接网络,在网络中由节点特征长度确定的节点区域面积和节点个数,得出求解实际地点的空间密度的公式。将空间密度作为移动人群是否具备传染病高传播风险的判定因素进行分析。出租车空间密度表示移动人群的时空密度,平均速度表示人群的移动速度。运用统计学方法,建立传播速度与密度的特征空间,由已知的传染病蔓延危险系数和齐夫定律反映的传播速度与密度的变化规律,得出传染病高风险的空间密度值,得出对应节点的传染病高风险区域。由生成的数据得出高风险节点的预测公式,多数时段的预测精度都在80%以上。

关键词：时空轨迹数据传播风险传染病蔓延危险系数缓冲区分析

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面向时空轨迹数据的可视化方法选取模型研究

面向时空轨迹数据的可视化方法选取模型研究

作者：郝慧明南京师范大学

学位级别：硕士

时空轨迹数据是大数据时代最具代表性的一类数据,蕴含着丰富的空间信息。为了最大程度挖掘这些信息,许多数据分析技术应运而生。可视分析是数据分析的一种手段,用适宜的可视化方法对轨迹数据进行表达,用户能更快地获取规律及知识。目前... 详细信息

时空轨迹数据是大数据时代最具代表性的一类数据,蕴含着丰富的空间信息。为了最大程度挖掘这些信息,许多数据分析技术应运而生。可视分析是数据分析的一种手段,用适宜的可视化方法对轨迹数据进行表达,用户能更快地获取规律及知识。目前学术界已积累了大量的可视化方法,用于表达时空轨迹数据,如统计地图、热力图、密度聚类图、轨迹流图、时空立方体图等,这些可视化方法被专业人员广泛应用。然而,在新媒体及大众制图的时代背景下,越来越多普通用户对轨迹数据的可视分析有了一定需求。由于缺乏相关专业知识,普通用户往往无法快速选取出适宜的可视化方法进行表达,导致无法高效解决实际问题。目前,学术界针对轨迹数据的可视化研究主要聚焦于可视化方法的创新研究与应用研究,鲜有学者关注可视化方法的选取问题。鉴于以上背景,本文针对时空轨迹数据可视化方法的选取展开研究,主要研究内容与结论如下:（1）提出了时空轨迹数据可视化表达的概念模型。从点、线、面的角度阐述时空轨迹数据表达的不同内涵与意义,建立不同内涵下时空轨迹数据表达的基本形式;从可视化方法表达的空间特性出发,对现有的时空轨迹数据可视化方法进行分类,构建其分类体系;以可视化方法描述的数据结构形式、描述对象的空间形态特征、可视化方法应用技术、可视化方法表现形式四类元素作为基本元素,提出了时空轨迹数据可视化方法的四元组描述模型。（2）建立了时空轨迹数据可视化方法的选取模型。对时空轨迹数据可视化方法的选取进行概述,阐明其概念及基本流程;参考本体、领域本体等理论,将时空轨迹可视化方法的四元组元素与可视化方法本身作为选取本体的概念合集;定义概念的属性及相关关系,以此构建时空轨迹可视化方法的选取本体。利用Protégé软件对本体模型进行具体实现,并通过Neo4j添加具体实例,生成时空轨迹可视化方法选取的知识图谱。（3）开展了时空轨迹数据可视化方法的选取案例分析。以居民出行特征分析的经典应用场景为背景,从居民出行空间热点分析、时空热点分析、跨区域出行特征分析多个案例中提取可视化方法的选取条件,基于本文的选取模型选择出适宜的可视化方法并进行可视分析,表明本文选取模型的实际可行性。

关键词：时空轨迹数据时空轨迹可视化选取模型知识图谱

基于时空轨迹数据的伴随行为模式挖掘方法研究

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基于时空轨迹数据的伴随行为模式挖掘方法研究

作者：姚睿宏国防科技大学

学位级别：硕士

移动定位设备和位置服务LBS应用的快速普及促使每天产生大量时空轨迹数据。这些轨迹数据是移动行为的重要表征,能够体现移动对象的行为模式。目前众多研究领域已经利用移动轨迹数据来挖掘与分析移动个体或群体的行为模式,使得基于时空... 详细信息

移动定位设备和位置服务LBS应用的快速普及促使每天产生大量时空轨迹数据。这些轨迹数据是移动行为的重要表征,能够体现移动对象的行为模式。目前众多研究领域已经利用移动轨迹数据来挖掘与分析移动个体或群体的行为模式,使得基于时空轨迹挖掘移动对象行为模式成为时空轨迹数据挖掘领域重要的基础研究之一。本文重点针对移动行为模式中的伴随行为模式展开研究,主要研究内容如下:1.针对大规模移动轨迹数据中的伴随行为模式挖掘问题,提出通用的基础框架Group Seeker,为不同类型轨迹数据,不同类型伴随行为分析提供解决方案和参考依据。2.结合传统伴随发现算法的基于时间切片思路难以解决对于稀疏数据集中伴随伙伴发现,且可能导致旅行伙伴候选人被忽略的问题。本文提出一种旅行伙伴发现算法TCo D,解决了在真实数据场景中不同采样方式下的数据集中旅行伙伴发现的情况,解决了在稀疏数据场景下的伴随候选人忽略问题。3.基于广泛存在于日常生活中,特别是电信诈骗场景中的一人多机场景,本文提出一种一人多机行为MCMP模式挖掘方法,解决了挖掘真实场景中的一人多机行为模式,并为该模式协助治理电信诈骗中的同类情况提出一定的策略参考。4.分别在真实数据集和仿真数据集中,对TCo D和MCMP模式发现算法进行了验证。

关键词：旅行伙伴发现时空轨迹数据框架关联分析聚类算法参数设置策略