| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.4 本文组织及结构 | 第12-14页 |
| 2 相关理论概述 | 第14-20页 |
| 2.1 轨迹数据挖掘 | 第14-15页 |
| 2.2 S-G滤波器 | 第15-16页 |
| 2.3 DBSCAN聚类算法 | 第16-18页 |
| 2.4 空间索引R树 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 异常轨迹检测 | 第20-39页 |
| 3.1 异常轨迹的定义 | 第20页 |
| 3.2 轨迹数据预处理 | 第20-27页 |
| 3.3 基于几何特征的轨迹切割 | 第27-30页 |
| 3.4 基于改进的DBSCAN聚类算法的轨迹聚类 | 第30-38页 |
| 3.5 基于时空特征的异常轨迹检测 | 第38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 地理围栏自动生成与预警 | 第39-49页 |
| 4.1 基于长时间停留点与异常轨迹的地理围栏自动生成 | 第39-43页 |
| 4.2 基于空间索引R树的地理围栏预警 | 第43-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 系统测试与结果分析 | 第49-58页 |
| 5.1 系统测试环境 | 第49-50页 |
| 5.2 系统各模块测试 | 第50-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第64页 |