轨迹聚类的车辆再识别方法

车辆再识别旨在从多个视域不重叠的监控视频图像中检索出身份一致的车辆.由于实际场景的光照、视角以及背景的复杂变化,车辆再识别一直是计算机视觉领域极具挑战的热点问题.针对车辆再识别任务,提出一个同时利用车辆图像对之间的视觉相似度和时空约束的双流模型(tcReID),其视觉分支使用ResNet50作为骨干网络来评估视觉相似度...     

基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类

为了分析交叉口车辆运行轨迹的规律性, 提高环形交叉口交织段的通行能力, 提出基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类方法。 针对规定区域车辆轨迹, 分析车辆轨迹时空信息并计算得到时空相似系数, 同时采用谱聚类进行聚类, 将交叉口区域内一段时间内的轨迹聚类情况进行可视化展示。 经过实例验证, 所提出的方法能够有效地约简数据, 并可提取出轨迹信息中的潜在规律, 为进一步的决策工作提供一定的参考价值。     

考虑轨迹预测补偿的履带车辆滑动参数估计方法

由于履带与地面之间的相互作用力复杂,因此为履带车辆建立精确的模型较为困难.该文提出了一种基于轨迹预测补偿的双重无遗Kalman滤波(DUKF)的履带车辆滑动参数实时估计方法.上层无迹Kalman滤波(UKF)利用历史轨迹信息对滑动参数进行初步估计,将初步估计的滑动参数输入基于履带车辆瞬时转向中心(ICR)的车辆模型进行...     

基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法

针对现有轨迹聚类算法中对轨迹之间的时空关联性考虑不足以及全局唯一距离阈值带来的算法的时空复杂度高以及聚类精度低的问题,提出了一种基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法(The Data Clustering Algorithm Based on Spatio-temporal Correlation between Tra...     

基于轨迹聚类的热点路径分析方法

随着智能终端、移动定位、无线通信等技术的快速发展,在交通、物流等应用领域,大量受路网约束的轨迹数据得以收集.利用轨迹数据分析热点路径,可以在时空和语义特征不变的前提下反映移动对象的运动和行为模式.在提取道路交叉点的基础上,引入轨迹的停留点语义,并将两者共同作为特征点进行轨迹划分,在轨迹聚类的基础上进行子轨迹权重分析,从...     

轨迹聚类分析法研究青藏高原上空的大气输送

青藏高原海拔高、地形复杂,生态脆弱且对气候变化等敏感.由于远离工业化地区,大气环境十分清洁,但其恶劣的环境限制了科学研究的深入进行.本文利用HYSPLIT4轨迹模式及NCEP全球同化气象数据计算2001全年青藏高原6个不同地点上空的气团后向轨迹,结合聚类统计技术对轨迹特征进行分析.通过与高原气候特征及其季节变化特点进行...     

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析.基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题.使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值...     

车辆轨迹地图匹配异常成因辨识方法

车辆轨迹地图匹配异常指轨迹被匹配到不合理的地图路段,其主要成因可归纳为物理遮挡、地图路段缺失和复杂路网。针对这一现象,提出一种数据驱动的匹配异常轨迹段快速识别和成因归类方法。首先归纳不同成因导致的地图匹配异常数据特征,并构建表征指标;其次提出车辆轨迹分段方法,区分正常和异常的地图匹配轨迹段;进而建立基于随机森林的地图匹配异常轨迹段成因分类方法;最后通过上海市地图路网和出租车营运轨迹数据验证方法的有效性。验证表明,提出的方法准确率达93.5%,可有效辨识物理遮挡、社区路段缺失和复杂路网三种成因,同时具有较好的区域可迁移性。     

面向轨迹聚类的差分隐私保护方法

针对目前的轨迹聚类隐私保护方法仍然存在适用性较窄、可用性较低以及难以在实际应用中实施的问题,提出了支持轨迹聚类的差分隐私保护方法,首先给出了典型轨迹聚类算法的通用框架模型及其差分隐私定义,然后根据定义设计满足差分隐私机制的二维拉普拉斯噪声,最后将直角坐标系中得到的噪声形式变换到极坐标系,并加入到原始轨迹点中以进行实际应用实现.实验结果表明,本文算法具有更好适用性,与当前的轨迹聚类隐私保护方法相比,在相同保护强度下,本文算法具有更好的聚类效果.     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

结合双向LSTM和注意力机制的车辆轨迹预测

为提升智能交通、自动驾驶等系统的管理和服务质量,提出一种双向长短期记忆网络结合注意力机制的车辆轨迹预测模型。采用道格拉斯-普克压缩算法对轨迹数据进行压缩预处理,减少数据中的冗余;在编码器中使用双向长短期记忆网络充分捕获时间相关性特征,并采用自注意力机制获得与邻近车辆之间的全局空间相关性特征;通过解码器的全连接层获取车辆的未来位置,并通过模型迭代获得完整的预测轨迹路线。实验结果表明,提出的模型预测性能优于对比模型。此外,消融实验结果表明,引入轨迹压缩算法与改进的长短期记忆网络结合注意力机制对预测准确度均有积极贡献。     

组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法

在借鉴空间数据挖掘技术的基础上,定义了移动对象轨迹之间的时态距离和平均距离,提出了标准差法和置信区间法两种轨迹聚类算法。两种方法能够找出所有具有相似轨迹的对象对,在不同距离采样点数的基础上配合使用两种方法能够明显降低轨迹聚类算法的时间复杂度。基于标准差法和置信区间法的轨迹聚类算法在仿真数据集和真实数据集进行了验证。表明两种方法能够为其他轨迹聚类算法进行数据筛选,筛选后的数据量将大大减少,从而可提高算法效率。     

生物大数据中的聚类方法分析

随着人类基因组计划的实施和完成, 生物实验技术快速发展, 生物数据呈现爆发式增长并不断积累, 生命科学迎来了大数据时代. 在后基因组时代, 单一的统计模式逐渐被智能化与综合分析相结合的方式所取代, 聚类分析便是核心的数据挖掘方式. 描述了生物信息学领域中的大数据现状, 总结基因表达谱分析和生物网络分析中常用的聚类方法, 并对小鼠胚胎成纤维细胞的时间序列数据进行实验对比. 实验结果表明, 不同的聚类方法生成了不同的实验结果, 面临高噪声的生物大数据, 选择或结合合适的聚类方法进行综合分析将有助于获得更可靠的分析结果.     

基于大数据分析的车辆安全检测系统研究

为了检测车辆实时状态和预防交通事故,应采取相应的措施减小交通事故的危害.该文通过物联网与大数据技术,利用Arduino+传感器实现数据整理和采集、MQTT协议+中国移动OneNET云平台消息服务、后端数据处理与感知数据库以及前端实时可视化等技术,对大数据进行数据的清洗及多维度归类,从而达到集预警、报警、分析为一体的服务框架,实现自动预警并发送至用户.     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.     

基于车联网数据的运输车辆安全评价模型

为了提高运输安全管理水平和运输效率,对运输车辆安全性进行客观评价,提出了一种结合多算法的行车安全评价模型。首先,根据交通运输部公路科学研究院所给车联网数据,设计并定义了驾驶人行为的特征指标和评价指标;其次,采用回归分析方法对驾驶人的驾驶风格进行分析;接着,分别采用K-means聚类和DBSCAN聚类算法对驾驶人的不良行为进行分析;经过对比,最终选用K-means聚类算法和因子分析的结果对驾驶行为进行评价,共分为6类。该模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与道路运输行业相结合,为道路运输安全管理的研究提供了一个量化分析的工具。     

应用聚类分析法对青海21个草地型分类的初步探讨

采用欧氏距离为距离系数，以最短距离法定义两类之间的距离，对青海21个草地型进行聚类分析。结果表明：取0.86水平，21个草地型可分为12类，取1．09水平可分为9类。应用聚类分析法进行草地型分类，分类结果合理。