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提出了一种检测移动物体数据中混合周期模式的概率方法。该方法首先使用核密度算法识别移动物体数据中的高密度区域，以此为基础生成移动物体的重访时间序列，最后采用filter-refine策略提取存在的混合周期模式。利用本文方法处理采集的行人轨迹数据，提取出数据中存在的多个混合周期模式，与实际结果进行对比，验证了方法的有效性。通过设置不同参数人工合成各类场景的轨迹数据，作为方法的模拟实验数据，验证了方法的鲁棒性和高效性。