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基于双速度特性的轨迹划分算法研究

基于双速度特性的轨迹划分算法研究

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作者：祝贺南京邮电大学

学位级别：硕士

随着科学技术进步与人类经济社会的发展,各类电子传感装置已被广泛应用,伴随着人民生活水平的提升,智能手机、智能手表等智能装置也将越来越流行。人类普遍携智能装备外出,旅行方式也越来越多样化,包括普通的走路、骑马、驾车,在都市中... 详细信息

随着科学技术进步与人类经济社会的发展,各类电子传感装置已被广泛应用,伴随着人民生活水平的提升,智能手机、智能手表等智能装置也将越来越流行。人类普遍携智能装备外出,旅行方式也越来越多样化,包括普通的走路、骑马、驾车,在都市中都搭乘公共汽车、轨道交通,长距离旅行时搭乘列车、航空客机等交通工具。此时,各种传感装置采集到海量的轨迹信息,通过挖掘这些轨迹信息,能够获取很多有价值的资讯,并可广泛地用其服务于活动推荐、城市规划、公共安全、国防军事等诸多领域。然而,伴随着轨迹数据量的指数级增长,轨迹挖掘面临着许多新的难题。首先,海量数据需要大量存储开销,其传输需要占用大量网络带宽和产生较长传输时延。此外,轨迹挖掘通过对大量轨迹数据进行查询,需要进行大量的计算操作。海量数据中包含着大量的冗余数据,因此通过对节点端采集的轨迹数据进行划分或者压缩操作,可以剔除大量冗余数据,从而大大减少轨迹数据的处理代价,在节省通信开销的同时,减少了存储轨迹数据所需要的存储空间及相应的计算操作。为了减少轨迹划分的运算复杂性,目前的轨迹分割方式一般尝试寻找或去除冗余的轨迹节点,同时保存较有价值的轨迹节点。不同的运动特性,从不同视角表现了节点的移动趋势和变化规律,然而现有方法都没有从节点的双速度特性视角来考虑对轨迹进行划分,无法识别轨迹节点中隐藏的速度和加速度变化情况,导致划分结果有一定的局限性。该文主要从速度与加速度视角剖析了节点的移动过程,并给出了一个基于双速度特性的轨迹划分方法（Trajectory Partition Method Based on Double Velocities,TPDV）,主要工作如下:（1）为了解决选择错误的起始轨迹点,以及无法从存在往返路径的轨迹中确定停留点的问题,本文在SPEMS算法的基础上引入了加速度指标,并给出了一种基于节点双速度的停留点提取算法（Stop Points Extraction Method based on Double Velocities,SPEDV）,该方法能有效解决所选停留点引起原始轨迹形态发生剧烈变化的问题。（2）在TPDV中,先通过测量节点之间移动速度的不同来寻找特征节点,同时再通过节点的加速度变化提取加速度特征节点,之后再在测量节点的移动速度和加速度变化不同的条件下,通过节点活动的持续时间和区域范围来判断停留节点。最后,综合这三类特征节点对轨迹进行划分。TPDV基于Geolife轨迹集进行了模拟仿真实验,实验结果证明采用双速度特性的轨迹划分方法TPDV在不同负载下,其在运行时间、简化率和划分误差方面都表现地较好。（3）凭借前面TPDV算法的理论设计和实验结果的有效验证,本文最后设计了一个车辆轨迹划分原型系统,第四章对这个原型系统的总体设计与实现过程进行了详尽论述。原型系统的运行结果表明,该系统能够高效地实现轨迹数据的划分,并可以在在线地图上直观地展示轨迹划分效果。

关键词：轨迹挖掘轨迹划分移动特征双速度特性停留点提取

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