轨迹速度异常:车辆在某段时间内的速度超过了正常阈值,如超速或行驶过于缓慢。 轨迹方向异常:车辆在某段时间内的运动方向与正常行驶方向不符。 轨迹路径异常:车辆的行驶轨迹与已知的历史轨迹存在明显差异。 二、常用检测算法 基于统计方法的算法:假设正常轨迹数据服从某种统计分布,通过计算轨迹数据与该分布之间的差异来判...
常见的异常检测算法包括基于统计的方法、基于聚类的方法以及基于机器学习的方法。 1.基于统计的方法 基于统计的异常检测方法假设正常轨迹数据符合特定的概率分布,异常轨迹数据则违背这种分布。通过计算轨迹数据与概率分布的偏差来进行异常检测。常见的统计方法包括离群点检测、箱线图法和卡方检验等。 2.基于聚类的方法 ...
常见的轨迹异常包括: 1.轨迹停留异常:移动对象在特定地点停留的时间过长或过短。 2.轨迹速度异常:移动对象在某段时间内的速度超过了阈值。 3.轨迹方向异常:移动对象在某段时间内的运动方向与正常行为不符合。 4.轨迹路径异常:移动对象的运动轨迹与已知的历史轨迹存在明显的差异。 三、常用的轨迹异常检测算法 1. ...
模型输入为一定序列长度的轨迹数据特征向量,输出为轨迹点的类型结果.同时,算法采用了欠采样和过采样的组合方法缓解类别不平衡对检测性能的影响.融合了长短时记忆网络单元和双向网络,Bi-LSTM模型能够自动学习正常点和邻近异常点在运动特征上的差异.基于真实船舶轨迹标注数据的实验结果表明,该文算法的检测性能显著优于恒定...
提出了异常轨迹检测算法,通过 检测轨迹的局部异常程度来判断两条轨迹是否全局匹配,进而检测异常轨迹.算法要点如下:(1)为了有效地表示轨迹的局部特征,以k个连续轨迹点作为基本比 较单元,提出一种计算两个基本比较单元间不匹配程度的距离函数,并在此基础上定义了局部匹配,全局匹配和异常轨迹的概念;(2)针对异常轨迹检测...
实验和结果:作者通过实验采集了老年驾驶员的轨迹数据,利用Isolation Forest(孤立森林)算法进行异常检测。实验结果表明,他们的方法在检测异常行为方面取得了较好的效果。文章提供了一些性能指标,如准确率、F1分数等。 结论和展望:本文通过提出一种基于边缘属性矩阵和Isolation Forest算法的方法,有效地识别了老年驾驶员的异常...
首先,轨迹异常检测算法可以帮助交通监控系统准确识别出异常的轨迹行为。交通监控系统通过收集和分析车辆的轨迹数据,可以对交通状况进行实时监测和分析。然而,由于交通事件的复杂性和多样性,传统的基于规则的方法往往难以准确识别出异常行为。而基于机器学习和模式识别的轨迹异常检测算法,通过对大量数据进行训练和学习,能够更准...
检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续轨迹数据挖掘精度至关重要。该文提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型的轨迹异常点检测算法。首先对每个轨迹点提取一个6维的运动特征向量,然后构建了一个Bi-LSTM模型,模型输入为一定序列长度的轨迹数据特征向量,输出为轨迹点...
网格索引的异常轨迹检测并行算法(Grid-based Parallelalgo-rithm for TRAjectory Outlier Dectection.GPTRAOD).GPTRAOD算法在PTRAOD算法的基础上,利用网格索引实现区域查询,进一步提高算法效率.将PTRAOD算法和GPTRAOD算法在Hadoop平台上加以实现,结果表明:本文提出的2个并行检测算法,能实现异常轨迹的检测;GPTRAOD算法的效率...