10.3969/j.issn.1001-4616.2019.01.010
基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法
轨迹异常检测能够用来分析移动对象的异常运动行为,在交通运输、医疗监护等领域都有广泛应用.兴趣区域是移动对象集中活动的区域.本文提出了一种新的兴趣区域间异常轨迹检测算法(Detecting Anomalous Trajectories Between Interest Regions,DATIR).不同于已有的从局部采样点进行检测的算法,DATIR算法综合考虑了轨迹的局部特征和全局特征,利用聚类方法检测兴趣区域间的异常轨迹,并能挖掘出兴趣区域间的正常路径.为了提高海量轨迹数据的异常检测效率,在DATIR算法的基础上,提出了一种并行检测算法(Parallel Algorithm for Detecting Anomalous Trajectories Between Interest Regions,PDATIR).实验结果表明,DATIR算法能够有效地检测兴趣区域间的异常轨迹,并且能够检测出兴趣区域间的正常轨迹;PDATIR算法在大数据集上表现出了明显的性能优势,具有较好的可扩展性和较高的加速比.
异常轨迹检测、兴趣区域、聚类、MapReduce
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TP39(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金41471371
2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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