資料介紹
為了對(duì)視頻監(jiān)控設(shè)備采集到的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和異常檢測(cè),提出了一種新的軌跡摘要算法。使用了Jensen-Shannon Divergence( JSD)度量方法實(shí)現(xiàn)了軌跡數(shù)據(jù)的重采樣,使得計(jì)算軌跡間相似度的準(zhǔn)確性有所提高,并為后續(xù)濾波過程提供了必要的等采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的軌跡數(shù)據(jù);自適應(yīng)地確定軌跡相似性的閾值,并采用非局部的思想,將軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行冗余分組,同時(shí)識(shí)別出異常軌跡數(shù)據(jù);從信號(hào)處理的角度對(duì)分組后的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行硬閾值濾波,經(jīng)過合并得到摘要軌跡;此外,不受軌跡輸入順序的影響,并且提供了可視化的多尺度軌跡摘要結(jié)果。與具有噪聲的基于密度的聚類( DBSCAN)算法的異常檢測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比,所提算法在準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)以及F1指標(biāo)上均有所提升。
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