基于LCSS的异常轨迹检测算法

当今社会移动终端设备在极大便利人们生产生活的同时产生了海量轨迹数据。如何利用轨迹数据检测犯罪嫌疑人在物理空间中的异常行为成为公共安全领域的研究热点。基于行为人的GPS坐标数据,研究设计异常轨迹检测算法。对于某人在一段时间内的轨迹数据,首先将其划分为若干停留区域,未被停留区域覆盖的轨迹点被直接去除;然后将每一个停留区子轨迹内的轨迹点匹配至具体地址,进而编码为数字组成的字符串,得到整个停留区子轨迹按轨迹点时序组合的字符序列;采用最长公共子序列计算各停留区子轨迹编码间的相似度,并根据相似度判别得到异常停留区候选集;最后在敏感地点验证模块,将异常停留区候选集和敏感地点集的交集作为异常停留区域输出。在公开轨迹数据集Geolife上的实验结果显示研究方法取得较理想的检测精度。