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基于时间序列聚类的轨迹停留点检测算法

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针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法.首先基于数据场理论设计了一种综合考虑时空特性的混合特征密度测量方法,然后根据停留点中心密度比入口大的特性,采用过滤—精炼策略提取停留点.在过滤阶段,将时间连续且满足最小密度阈值的点作为候选停留点.在精炼阶段,通过最大阈值筛选出实际停留点.实验结果表明,该方法能够有效检测采样不规则轨迹中的停留点,相较于已有方法具有较高的准确性和较低的时间消耗.
Trajectory stops detection algorithm based on time series clustering

兰志辉、陈莉、段治州

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西北大学 信息科学与技术学院,西安710127

轨迹数据 停留点 数据场 时间序列聚类

2020

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0533

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2020.37(12)
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