【摘 要】
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从轨迹结构特征出发,分析轨迹内部及整体特征,提出融合特征熵的轨迹结构异常检测方法(TSAD-FE,trajectory structure anomaly detection method based on feature entropy)。
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,教育部矿山数字化工程研究中心,中国矿业大学档案馆
【基金项目】
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国家自然科学基金(71774159);中国博士后基金(2018M642358);绿色安全管理与政策科学智库(2018WHCC03);徐州市科技项目(KC17132)
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从轨迹结构特征出发,分析轨迹内部及整体特征,提出融合特征熵的轨迹结构异常检测方法(TSAD-FE,trajectory structure anomaly detection method based on feature entropy)。根据开放角将轨迹划分为轨迹片段,运用线性回归模型对轨迹片段局部特征进行拟合,完成轨迹片段划分;引入轨迹结构框架描述轨迹内部特征属性,应用轨迹结构距离衡量轨迹片段之间的距离,并提出利用熵对特征权重赋值的方法,全面考虑轨迹内部特征对轨迹的影响;运用DBSCAN(densi
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