基于矢量场聚类的异常时空轨迹检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 轨迹数据获取 | 第17-29页 |
| 2.1 概述 | 第17页 |
| 2.2 运动目标检测的相关算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 帧差法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 光流法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 背景差分法 | 第20-22页 |
| 2.3 轨迹数据获取 | 第22-25页 |
| 2.3.1 运动目标提取 | 第22-23页 |
| 2.3.2 运动目标跟踪 | 第23-25页 |
| 2.4 特定场景下目标运动轨迹获取 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于加权矢量场的轨迹层次聚类 | 第29-47页 |
| 3.1 概述 | 第29-31页 |
| 3.2 基于加权矢量场的轨迹层次聚类算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 轨迹数据的初始化 | 第31-32页 |
| 3.2.2 轨迹数据矢量场拟合 | 第32页 |
| 3.2.3 轨迹数据加权矢量场拟合 | 第32-34页 |
| 3.2.4 矢量场层次聚类 | 第34页 |
| 3.2.5 加权矢量场层次聚类 | 第34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-45页 |
| 3.3.1 实验设计与运行环境 | 第34-35页 |
| 3.3.2 性能评价指标 | 第35页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第35-45页 |
| 3.3.3.1 飓风数据集 | 第36-39页 |
| 3.3.3.2 飓风模拟数据 | 第39-41页 |
| 3.3.3.3 行人监控视频数据 | 第41-44页 |
| 3.3.3.4 模拟行人监控视频轨迹数据 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 轨迹异常检测 | 第47-57页 |
| 4.1 概述 | 第47-48页 |
| 4.2 基于分类的轨迹异常检测 | 第48-49页 |
| 4.3 基于距离的轨迹异常检测 | 第49-50页 |
| 4.3.1 欧式距离 | 第49-50页 |
| 4.3.2 马氏距离 | 第50页 |
| 4.4 实验方案 | 第50-52页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 论文工作总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 5.2 论文工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 附录B: 攻读硕士学位期间参与完成的工作 | 第70页 |
