移动对象异常行为检测算法

摘要：

为解决传统轨迹异常检测算法通常综合考虑轨迹所有总体属性,对轨迹在单个属性上的异常检测率不高的问题,提出一种能够有效检测出轨迹单个属性异常的检测算法.通过对轨迹的单个总体属性进行独立处理,利用改进的Canopy-KMeans聚类算法对历史数据进行聚类处理,依据聚类的结果建立单个属性的正常行为模式库.利用各属性的正常行为模式库进行对应属性的异常检测,有效提高异常检测的准确率.定义异常程度属性实现对异常行为的分类,检测出异常行为的目的意图,为对异常行为进行针对性处理提供指导.

关键词：异常检测、数据挖掘、聚类、异常程度、目的意图

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-11（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：3443-3450