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用户轨迹挖掘与可视化系统的研究与设计

电脑知识与技术 2020年第11期16卷 59-62页

作者：孙瑜王李冬杭州师范大学钱江学院浙江杭州310018

近年来,随着移动互联网应用的迅猛发展,用户可以很方便地获取个人位置信息,使用各种基于位置的服务(Location-based Services,LBS),将自己的移动过程以轨迹的形式进行记录.如何对产生的轨迹数据进行挖掘,已成为数据挖掘领域的一个研究热... 详细信息

近年来,随着移动互联网应用的迅猛发展,用户可以很方便地获取个人位置信息,使用各种基于位置的服务(Location-based Services,LBS),将自己的移动过程以轨迹的形式进行记录.如何对产生的轨迹数据进行挖掘,已成为数据挖掘领域的一个研究热点.在完成对大量的轨迹数据的存储与处理之后,用户轨迹的可视化对于用户轨迹的分析无疑能够提供一个直观的研究环境,但是单纯的可视化和轨迹交换并未充分发掘出轨迹中隐藏的知识.基于此,该文从用户轨迹数据出发,进行用户轨迹数据的挖掘分析并通过JAVA技术实现可视化.此外,该文通过计算两个用户之间的相似度为用户推荐潜在的朋友,完成个性化朋友推荐.

关键词：轨迹可视化轨迹挖掘基于位置的服务

一个基于基站轨迹数据的城市移动模式可视分析系统

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第1期30卷 68-78页

作者：李致昊朱闽峰黄兆嵩丁铁成罗月童葛嘉恒陈为浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058 合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室合肥230009 浙江高速信息工程技术有限公司杭州310007

随着移动通信技术的发展,手机基站轨迹数据在分析人类移动规律方面的优势日趋显著.由于人群移动模式与其社会行为息息相关,该模式能够直接反映各地理区块在不同时间段所具备的社会功能.根据词嵌入模型,首先将基站的时空信息映射为向量,... 详细信息

随着移动通信技术的发展,手机基站轨迹数据在分析人类移动规律方面的优势日趋显著.由于人群移动模式与其社会行为息息相关,该模式能够直接反映各地理区块在不同时间段所具备的社会功能.根据词嵌入模型,首先将基站的时空信息映射为向量,通过计算基站间的高层语义的相似规律来分析地理区域的功能性信息;再将带有时空变化信息的手机用户移动轨迹映射至向量空间,使基站地理坐标与轨迹相结合,从而获取更加丰富的语义信息.在交互方面,设计了一个可视化分析系统Trajectory2Vec来探索城市区域功能和用户行为的关系,案例分析证明了该系统可以有效地帮助用户分析移动人群与城市区域间关系的动态变化规律.

关键词：轨迹可视化人群移动性词嵌入可视分析

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空气质量细粒度数据内联关系可视分析系统

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第9期33卷 1326-1336页

作者：田东李观程世宇孔磊唐晓赵青高阳单桂华迟学斌中国科学院计算机网络信息中心先进交互式技术与应用实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室北京100029

随着数据观测和数字计算技术的快速发展,空气质量数据粒度越来越细致,为研究空气质量的细粒度数据内联关系可视化、辅助理解空气污染物的转化规律提供了数据基础.针对蕴含丰富内联特征的大气质量细粒度数据开发了一个内联关系可视分析系... 详细信息

随着数据观测和数字计算技术的快速发展,空气质量数据粒度越来越细致,为研究空气质量的细粒度数据内联关系可视化、辅助理解空气污染物的转化规律提供了数据基础.针对蕴含丰富内联特征的大气质量细粒度数据开发了一个内联关系可视分析系统.首先,基于大气质量数据多维属性设计时空数据维度模型增强数据的时空表达,并提出一种基于深度学习的特征提取方法,将空气质量数据从高维空间映射到支持交互可视分析的低维特征空间;然后,设计了一套多视图联动的可视化系统,帮助用户发现空气污染传输中的细粒度内联关系,理解污染传输途径的数据分布特征.用户实例和用户评价结果表明,该系统是有效的.

关键词：空气污染可视分析系统轨迹可视化比较可视化

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基于OD数据的轨迹可视分析系统

基于OD数据的轨迹可视分析系统

作者：周强重庆邮电大学

学位级别：硕士

可视分析被广泛应用于对各类数据的信息挖掘与分析中。随着智慧城市的发展以及信息大爆炸时代的到来,很多行业领域每天都在产生大量的轨迹数据。这些数据中隐藏着与人类息息相关的各种有用信息。因此,借助生动、直观的可视化手段来挖掘... 详细信息

可视分析被广泛应用于对各类数据的信息挖掘与分析中。随着智慧城市的发展以及信息大爆炸时代的到来,很多行业领域每天都在产生大量的轨迹数据。这些数据中隐藏着与人类息息相关的各种有用信息。因此,借助生动、直观的可视化手段来挖掘和分析数据中独特的信息规律变得十分必要。为了应对各种移动轨迹数据的分析,专家们研究出了大量的轨迹数据处理方法并开发了相应的轨迹可视化分析系统软件。然而,随着数据量的逐渐扩大,轨迹数据在经过聚类、绑定等处理后的直接绘制还会因为交叉、重叠的原因造成视觉上的严重混乱。这给研究人员分析挖掘数据隐藏信息带来了巨大的困难。为了减少视觉混乱,并且能清晰地分析数据中人类的行为规律,研究设计一种用于OD数据的轨迹可视分析方法是非常必要的。针对上述问题,本文在现有方法基础上做出以下工作:1.提出了基于OD数据的轨迹可视分析方法。该方法是在现有轨迹处理方法的基础上结合了边绑定算法,全部流程如下:将原始OD数据与单词类比,用模型训练得到对应的词向量,通过t-SNE对高维向量做低维投影,数据经过蓝噪采样算法的优化后,对其应用边绑定算法,以改善OD轨迹的大量交叉重叠造成的视觉混乱,并可视化分析人类流动规律。2.在本文方法的基础上设计并实现了一个基于Echarts和Leaflet的轨迹数据可视化原型系统。该系统主要分为轨迹可视化和信息可视化两个模块。两个模块下针对不同的信息又设计了多个可视化图表,并提供可视化图表之间的交互联动功能。本文所提出的方法和设计的可视化系统是用来减少轨迹数据绘制时的视觉混乱并分析挖掘人类流动规律的。实验结果和案例分析表明,本文提出的方法在一些分析角度具有优势。

关键词：轨迹可视化 OD轨迹视觉混乱词向量边绑定

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基于激光点云的三维虚拟果园构建方法

智慧农业（中英文） 2022年第3期4卷 12-23页

作者：冯涵张浩王梓江世界刘伟洪周凌卉王亚雄康峰刘星星郑永军中国农业大学工学院北京100083 北京林业大学工学院北京100083 现代农业装备与设施教育部工程研究中心北京100083

针对果园管理数字化程度低、构建方法较为单一等问题,本研究提出了一种基于激光点云的三维虚拟果园构建方法。首先采用手持式三维点云采集设备(3D-BOX)结合即时定位与地图构建-激光测距与测绘(Simultaneous Localization and Mapping-Li... 详细信息

针对果园管理数字化程度低、构建方法较为单一等问题,本研究提出了一种基于激光点云的三维虚拟果园构建方法。首先采用手持式三维点云采集设备(3D-BOX)结合即时定位与地图构建-激光测距与测绘(Simultaneous Localization and Mapping-Lidar Odometry and Mapping,SLAM-LOAM)算法获取果园点云数据集;然后通过统计滤波算法完成点云数据离群点与噪声点的去除,并结合布料模拟算法(Cloth Simula⁃tion Filtering,CSF)与DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,实现地面去除与果树聚类分割,进而使用VoxelGrid滤波器降采样;最后利用Unity3D引擎,构建虚拟果园漫游场景,将作业机械的实时GPS(Global Positioning System)数据从WGS-84坐标系转换为高斯投影平面坐标系,并通过LineRenderer显示实时轨迹,实现作业机械运动轨迹控制与作业轨迹的可视化展示。为验证虚拟果园构建方法的有效性,在海棠果园与芒果园开展果园构建方法测试。结果表明,所提出的点云数据处理方法对海棠果树与芒果树聚类分割的准确率分别达到了95.3%与98.2%;通过与实际芒果园的果树行距、株距对比,虚拟芒果园的平均行间误差约为3.5%,平均株间误差约为6.6%。并且将Unity3D构建出的虚拟果园与实际果园相比,该方法能够有效复现果园三维实际情况,得到了较好的可视化效果,为果园的数字化建模与管理提供了一种技术方案。

关键词：虚拟果园点云处理 Unity3D 轨迹可视化激光雷达 SLAM-LOAM

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船舶交通数据统计分析与展现系统

船舶交通数据统计分析与展现系统

作者：陈梦齐北京邮电大学

学位级别：硕士

在过去的十年中,Automatic Identification System(以下简称AIS系统)提供的信息丰富的船舶移动数据受到科研工作者的广泛追捧。在这段时期内,一方面,卫星接收器的覆盖范围越来越大。另一方面,国家对AIS设备的使用要求也越来越高。这两... 详细信息

在过去的十年中,Automatic Identification System(以下简称AIS系统)提供的信息丰富的船舶移动数据受到科研工作者的广泛追捧。在这段时期内,一方面,卫星接收器的覆盖范围越来越大。另一方面,国家对AIS设备的使用要求也越来越高。这两方面的因素极大的提高了 AIS数据的质量。AIS数据的应用已经从单纯的导航研究发展到现在的贸易流量估算,排放核算和船舶性能监控。现在,AIS几乎为整个世界的商业船队提供了高频,实时的船舶定位支持。因此,结合大数据处理技术,AIS数据可以说已经开启了航运业的数字化时代。在我国,航运业每年要积攒大量的AIS报文数据。在过去这些数据仅限于相关领域的一些专家学者做小规模的研究使用。如今,在大数据技术的加持下,设计一款依托于海量的AIS历史数据的可视化船舶轨迹展现系统,可以使原本被雪藏的数据产生新的价值。本项目所描述的船舶交通数据统计分析与展现系统就是以AIS报文数据为基础,以大数据技术为手段,并依靠相关领域专家丰富的航运知识而形成的集统计,分析与展示于一体的软件系统。本项目主要围绕以下三个问题展开:1.基于AIS数据的船舶轨迹划分2.基于船舶航行轨迹提取船舶穿越航道截面的事件3.基于船舶航行轨迹提取船舶进出港口的事件围绕着上面三个核心需求,本系统划分为四个模块。1.任务板块用来发布本系统涉及的一些计算任务。主要包含两方面,一方面是数据解析任务,另一方面是计算任务。2.规则管理主要用来管理一些元数据,规则集等等,这些规则和源数据主要用于辅助后面的计算分析。3.数据分析板块相对来说是比较核心的任务板块,主要的作用是数据可视化。包括船舶轨迹可视化,航道截面流量可视化和港区流量可视化。

关键词： AIS系统大数据轨迹可视化航道截面港口

基于出租车数据的可视化系统与出行模式可视分析

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基于出租车数据的可视化系统与出行模式可视分析

作者：曹俊杰浙江师范大学

学位级别：硕士

近些年,随着互联网与物联网技术的进步和城市人口的不断增长,城市数据呈现爆炸性增长,出租车GPS数据就是轨迹数据中的一种,出租车数据中包含着人们日常的出行习惯,如时间信息、地域信息、出租车师傅的路线选择偏好、速度等出行信息。数... 详细信息

近些年,随着互联网与物联网技术的进步和城市人口的不断增长,城市数据呈现爆炸性增长,出租车GPS数据就是轨迹数据中的一种,出租车数据中包含着人们日常的出行习惯,如时间信息、地域信息、出租车师傅的路线选择偏好、速度等出行信息。数据可视化技术是在大数据时代逐渐兴盛起来的一门技术,将数据以图形可视化的形式呈现出来,并进行可视分析,从而挖掘数据价值。就出租车轨迹数据来讲,该类数据具有时空属性,利用可视化技术进行可视分析更容易挖掘轨迹数据的价值。目前,国内外许多学者都对出租车GPS数据进行了研究,主要都是通过模型构建对交通行为分析、交通状态估计、出行Origin-Destination(OD)预测进行研究,较少涉及通过可视分析的方式来发现出行游客该类特定人群的出行模式,而杭州是著名的旅游城市,出租车又会是游客出行的首选交通工具,因此该类信息对城市管理者拥有极大的城市价值。本文根据杭州出租车2014.11.01014.11.07的7天GPS轨迹数据,以西湖景区为研究区域设计了可视分析系统,基于该系统首先对景区内上/下车游客的出行时间模式进行可视分析,并通过热力图与散点图引导进一步分析出行热点地域模式,更关键的是用户可以自主框选目标游客,动态还原游客OD出行过程,结合轨迹分布及可视化组件时间条图、烟花图、速度流线图、速度云图,让城市管理者在交互探索中直观获取游客的出行路线选择、出行时间分布、目的地或出发地功能区信息,充分了解游客来源与去向,从而获取景区游客7天的出行模式。本文首先介绍了轨迹数据可视化的一些国内外研究现状,接着详细介绍了本文的主要工作,从出租车数据的清洗存储、计算分析到构建可视化系统过程,随后展示了可视化系统主界面、系统架构图及系统详细功能模块,接着重点介绍了本文可视化系统的组件设计,分为出行时间分析组件、出行地域分析组件、OD出行过程动态分析组件,并详细阐述了基于轨迹数据进行可视化组件设计时考虑的因素,如数据的粒度、时空双重展示、时空动态展示交互性、可视化美学等,通过大量的图片展示,完成出行时间模式、出行地域模式、OD动态出行过程三方面的研究需求。最后基于两个可视分析案例充分展示了一次完整的可视分析流程,通过自主框选目标乘客,从上车游客、下车游客两类人群展开,根据可视化系统产生的结果从不同角度展开了可视分析,如出行时间、地域、Point Of Interest(POI,兴趣点)信息等,完成了对框选区域内目标游客出行模式的挖掘。最后,希望该可视化系统能为城市旅游管理者提供一个可视分析工具,提高城市的数字管理能力,将日益增长的城市轨迹数据转化为切实可用的数字资产,促进杭州旅游城市的建设。

关键词：西湖景区轨迹可视化 POI信息融合可视分析

通过Hadoop分析AIS数据预测船舶在航道中的航行行为

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珠江水运 2019年第19期 72-73页

作者：谈承杰交通运输部南海航海保障中心广州航标处海区导航中心

面向大数据的分布式系统,如apache Hadoop,在存储和分析数量呈指数增长的各种数据(如传感器数据、客户生成的媒体、web日志等)方面已被证明是有效的。本文采用分布式可扩展大数据存储apache Hadoop对船载AIS应答机产生的大量时空数据进... 详细信息

面向大数据的分布式系统,如apache Hadoop,在存储和分析数量呈指数增长的各种数据(如传感器数据、客户生成的媒体、web日志等)方面已被证明是有效的。本文采用分布式可扩展大数据存储apache Hadoop对船载AIS应答机产生的大量时空数据进行存储、处理和分析。为了预测船舶在繁忙港口周围拥挤的航道中航行行为,实验使用了大约40GB真实南海海区AIS数据。这些数据经过处理形成历史船舶的航迹,并根据船舶的类型、航行目的地等属性进行分类。最后,根据目标船的属性和运动特性,实现了一种简单的目标船行为预测算法。结果,得到了目标船舶运动预测。实验结果还表明,在数据处理速度方面,该技术明显优于传统的gis应用软件。

关键词： Apache Hadoop 自动识别系统运动预测地理信息系统轨迹可视化船舶轨迹分析大数据

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特征采集系统在平安城市建设中的应用

广播电视网络 2020年第2期27卷 94-96页

作者：胡建红荣扬李志健卢寒俏王东广西广播电视信息网络股份有限公司南宁分公司

本文从特征采集系统技术原理及特点、系统架构、应用场景、特征信息系统应用功能成效等方面对特征采集系统做全方位阐述,并讨论其在平安城市建设中所产生的效果及对广电行业发展的意义。

关键词： Wi-Fi特征探测特征信息采集广电天网 MAC碰撞轨迹可视化