【摘 要】
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公共安全异常检测的需求越来越迫切,监控中基于轨迹聚类的检测方法越来越流行,但是现有方法在处理高维不等长轨迹数据时效果并不理想。提出一个新的轨迹聚类方法,该方法通过
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(No.BK20140065);江苏省工程技术研究中心(No.BM2014391);国家自然科学基金(No.61174198);国家自然科学基金联合基金(No.U1435218)
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公共安全异常检测的需求越来越迫切,监控中基于轨迹聚类的检测方法越来越流行,但是现有方法在处理高维不等长轨迹数据时效果并不理想。提出一个新的轨迹聚类方法,该方法通过组合动态时间弯曲和密度峰算法实现。动态时间弯曲用于度量轨迹间的距离,密度峰算法根据距离进行聚类。前者可直接度量不等长轨迹聚类,后者是近年提出的非球体分布数据聚类算法,以局部密度和最近邻聚类组合实现。实验在PETS2006监控视频数据集上进行,测试结果表明该方法有效地发现了异常的轨迹行为模式。
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