基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于用户访问兴趣的Web日志挖掘

Web日志挖掘可以发现访问者兴趣和需求, 提出了一种改进的以访问时间、点击次数以及访问路径共同刻画用户的访问兴趣的Web日志挖掘算法. 首先以Web日志为基础构建相关矩阵, 使用平均访问时间相似度和访问路径相似度共同度量用户访问兴趣的相似程度, 最后采用直接聚类去除相交项的聚类算法将相似用户和相关URL聚类. 实证分析结果表明该算法能较好地解释用户的实际访问兴趣, 从而为网站提供相应的运营建议.     

基于灰色方法与结构距离的飓风轨迹聚类算法

飓风轨迹的聚类分析以轨迹间的相似性为基础.但是目前轨迹相似距离研究主要仅针对一个或两个轨迹属性,使得得到的聚类结果无法充分体现轨迹的运动特征.为充分利用轨迹的属性特征,结合灰色相关理论,提出将位置、方向、速度三个属性融合为结构相似距离,并以此作为轨迹间相似距离度量函数进行聚类分析,以达到更全面了解轨迹运动特点的目的.实例分析表明该算法能充分体现轨迹运动特征,聚类结果更具有实际意义.     

虚拟环境中一种基于密度聚类的区域划分算法

为支持虚拟环境中大规模用户共享资源,需解决虚拟空间中用户集合划分问题,即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互,可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配,但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路,提出一种基于密度聚类的改进型划分算法(DCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子,提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时,提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性,并给出了实验结果。     

采用R树和轨迹分段的HMM高效地图匹配方法

针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题,提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引,基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段,并利用R树索引快速确定子轨迹所属的候选路段,在子轨迹中挑选关键点代替整段子轨迹判断所属路段,根据结果完成各子轨迹的地图匹配。仿真结果表明：与传统HMM地图匹配算法相比,改进算法可以同时减少道路搜索和轨迹点遍历的工作量,大幅提高算法效率。     

一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法

Web使用挖掘作为数据挖掘的一个重要任务,有助于了解用户群体的特征,从而为其提供个性化服务.提出了一种基于用户会话聚类的Wei使用挖掘算法.首先,对Web日志预处理采用基于时间窗的用户会话识别方法,提出了一种基于三元组的用户会话表示方法,并在此基础上给出了基于网页语义相似性的会话处理方法,该方法能够在保持用户兴趣不变的情况下有效降低会话维度;其次,提出了一种基于时间及频次的用户会话相似性度量方法;最后,设计了一种两阶段PS-KM会话聚类算法,先用PSO方法进行全局搜索再转入基于K-means方法的局部聚类过程.仿真表明了算法的有效性.     

融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究

在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性。针对上述问题,提出了一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型。该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响。最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点。实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型。     

个性化隐私保护轨迹发布算法

传统关于轨迹隐私保护的研究大多假设所有轨迹具有相同的隐私需求。然而,现实应用中不同轨迹的隐私需求可能不尽相同,使用相同的隐私保护标准对轨迹进行处理将使所发布轨迹的可用性降低。为此,提出一种可实现个性化轨迹隐私保护的(K,ε) 隐私模型和基于该模型的个性化隐私保护轨迹匿名算法IDU-K。算法在保证发布轨迹数据的信息损失率不超过阈值ε的前提下,采用基于贪心聚类的等价类划分思想对含有不同隐私需求的轨迹集合进行个性化匿名处理。实验对算法IDU-K的隐私保护有效性及发布数据可用性与同类算法进行比较分析。实验结果表明,算法IDU-K是有效可行的。     

微博用户关系网络的结构研究与聚类分析

将个人微博用户关系网络作为研究对象,抓取了一个用户从开始注册到一定稳定期3个时间点的数据,构建了3个复杂网络,研究了该微博用户关系网络的结构属性变化,得出用户行为和影响力的变化.使用K-means聚类算法对微博用户关系网络进行了聚类分析,从使用目的角度将微博用户分为3种类型——普通社交型、个人兴趣型和信息散播型.微博服务商可以通过算法优化,根据详细的聚类结果更有针对性地进行页面和应用程序推荐,创造商业价值.     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

基于BFOA的拉格朗日插值点最优配置

拉格朗日插值法是工程中常用的函数近似重构技术,其有效性与采样点的位置选择密切相关。细菌觅食优化算法(BFOA)则是一种新兴的模拟大肠杆菌觅食行为的群体智能算法,目前尚未得到广泛的应用。提出利用细菌觅食优化算法进行拉格朗日插值点的优化求解,结果优于传统方法。本研究验证了细菌觅食优化算法的有效性,同时为拉格朗日插值点的最优配置提供了新的解决思路。     

基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制

以固定翼小型无人机的自主着陆控制为研究背景,提出了一种基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制方法。该方法首先在分析固定翼飞行器着陆段运动特性的基础上,将着陆阶段的控制解耦为对飞行器的横向控制和纵向控制,然后以跑道线作为特征,计算其稀疏直线光流场,并结合摄像机模型以及光流场和速度场之间的关系,用跑道线的水平流作为系统反馈,设计控制系统。最后在Simulink环境下搭建动态仿真系统,仿真结果表明,使用本文方法可以有效实现飞行器的自主着陆控制。     

基于边缘连接的线段检测方法

提出了一种基于图像边缘连接的线段检测方法。数字图像中的线段是由很多线段图元组成,在同一条线段中,它们的方向是相同的并且受到真实线段的方向约束。因此可以通过提取小的线段图元,然后分析它们的连接特性,进行线段的检测。首先用ADM算法对图像进行边缘检测,得到单像素宽的边缘;然后在4个方向上进行线段的检测;对初步得到的结果进行合并和验证,去掉短的线段,连接临近的线段。经过实验证明,该方法能够快速地提取图像中的线段,并且对噪声具有一定的鲁棒性。     

基于飞机散射信号的干扰源定位算法

地面无线电干扰源是威胁民航通信安全的重要因素，为了快速准确地定位地面干扰源，提出了一种新的基于飞机散射信号的干扰源位置估计方法。首先，根据多普勒频移特征选取若干相关系数最大值参考点；然后，利用加权质心法通过选中的参考点估计干扰源的位置；深入讨论了参考点点数与定位精度之间的关系以及最大相关系数灵敏度与定位精度之间的关系。仿真实验结果表明，与已有方法相比，在不同噪声条件下,所提方法定位精度更高，且计算复杂度较低。     

一种基于网格控制的三维MGIS符号动态建模方法

三维MGIS符号的动态建模是虚拟战场及军事地理信息系统的重要内容,对提高战场态势的直观性,增强辅助决策能力具有重要意义。提出了一种基于网格控制的三维MGIS符号动态建模方法,使用贝塞尔网格和DEM网格控制MGIS符号的三维形状。在建立MGIS符号层次数据结构的基础上进行空间剖分,形成空间逼近线段;通过空间曲面约束,有效控制空间形态;最后进行Delaunay三角网重构,从而得到三维空间中的动态模型。实验结果表明,该方法能够很好地控制三维MGIS符号的平面与空间形态,并能有效实现DEM地形跟随。     

交通网络效率的度量和元件重要性的计算方法

针对固定需求和弹性需求的交通网络,综合考虑均衡状态下的出行行为、出行成本、出行需求以及路段流量等因素,分别 提出了网络效率的度量方法,并在此基础上计算网络元件的重要性.算例结果表明:所提出的效率度量方法和元件重要性计算公式是合理的,并对Braess悖论网络进行了分析,发现网络元件的重要性随需求变化而变化.所提出的方法和研究结论对设计和管理交通网络具有指导意义.     

基于轮廓多边形拟合的红外与可见光图像配准算法

针对红外图像和可见光图像配准问题,提出一种基于轮廓多边形拟合的图像自动配准算法。首先,为获得较好的主轮廓信息,对提取的轮廓进行多边形拟合,有效剔除轮廓上的冗余点和噪声。然后选取拟合轮廓上的多边形顶点为特征点,将轮廓划分为特征轮廓段,以特征轮廓段作为匹配单元匹配轮廓并得到匹配特征点。采用修剪的最小二乘法,在获取变换参数的同时不断剔除误匹配。实验证明,该算法可实现性强,配准精度高,配准速度快,较好地实现了刚体变换下红外图像与可见光图像的配准。     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.     

基于特征线段分析的建筑物面识别方法

将建筑物划分为单个的建筑物面进行处理可以有效降低街景图像理解的复杂度. 因此, 文中提出一种基于建筑物特征线段累积的动态规划方法用于检测街景图像中各个建筑物面的信息. 该方法结合系统工程分析问题的方法, 根据图像建筑物区域直线特征丰富的特点, 分析不同朝向类型的建筑物面中水平直线段透视投影后的变化, 建立相应的特征累积数学模型量化建筑物区域蕴含的直线段特征, 并给出相应的算法优化平滑特征线段累积结果, 最后证明了根据特征线段累积结果识别建筑物面的过程符合动态规划最优性原理, 通过动态规划的方法求解识别目标区域内所包含的各类建筑物面. 实验证明, 该文的方法可以准确的识别街景图像中各类建筑物面, 而且算法复杂度更低, 处理速度更快.