基于DBSCAN聚类算法的异常轨迹检测

摘要：

现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法.首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则把轨迹简化成有序线段;然后,使用改进的线段间的距离定义,基于DBSCAN算法把线段分为不同的类,以建模局部正常运动模式;最后,采用先检测空间异常性再检测时间异常性的二级检测算法,检测时空异常轨迹点.在多个测试集上的实验结果表明:该算法可以检测位置、角度、速度等三种时空异常轨迹点,相对于其他算法,明显提高了异常轨迹检测的精确度.

关键词：时空异常轨迹检测、VMDL分割准则、DBSCAN聚类算法、二级检测算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：230-237