| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·位置服务技术 | 第11-13页 |
| ·时空数据模型的研究现状 | 第13-16页 |
| ·聚类算法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·问题的提出 | 第18-19页 |
| ·本文主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文的组织与安排 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论与技术研究 | 第21-33页 |
| ·OPH 时空数据模型 | 第21-23页 |
| ·空间数据挖掘技术 | 第23-26页 |
| ·空间数据挖掘概述 | 第23页 |
| ·空间数据挖掘的过程 | 第23-24页 |
| ·空间数据挖掘的方法 | 第24-26页 |
| ·DBSCAN 算法和 K-means 算法 | 第26-29页 |
| ·DBSCAN 算法 | 第26-27页 |
| ·K-means 算法 | 第27-29页 |
| ·凸包算法 | 第29-30页 |
| ·凸包算法几何解释 | 第29页 |
| ·凸包算法具体步骤 | 第29-30页 |
| ·其他相关技术 | 第30-32页 |
| ·WebGIS 技术 | 第30-31页 |
| ·WebService 技术 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 面向人员定位信息的OH时空数据模型 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·OH 时空数据模型 | 第33-35页 |
| ·人员对象的空间几何表示 | 第33-34页 |
| ·OH 时空数据模型定义 | 第34-35页 |
| ·OH 时空数据模型更新策略 | 第35-36页 |
| ·人员对象的时空拓扑关系模型 | 第36-40页 |
| ·OH 时空数据模型与 OPH 时空数据模型的比较分析 | 第40页 |
| ·基于 OH 时空数据模型的操作和查询 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 人员轨迹信息的数据挖掘算法 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·两种聚类算法的分析 | 第42-44页 |
| ·聚类分析的概念 | 第42-43页 |
| ·DBSCAN 算法局限性分析 | 第43-44页 |
| ·K-means 算法局限性分析 | 第44页 |
| ·人员异常轨迹点的查找算法 | 第44-51页 |
| ·算法思想与过程设计 | 第44-47页 |
| ·算法的流程图 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·人员轨迹相似度比较算法 | 第51-57页 |
| ·算法思想与过程设计 | 第51-54页 |
| ·算法的流程图 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 人员定位系统的设计与实现 | 第58-68页 |
| ·系统开发环境 | 第58-59页 |
| ·系统总体框架设计 | 第59-60页 |
| ·系统数据库设计 | 第60-61页 |
| ·系统功能设计和实现 | 第61-67页 |
| ·系统主要功能模块 | 第61-62页 |
| ·OH 时空数据模型在系统中的实现及应用 | 第62-65页 |
| ·人员异常轨迹区域分析 | 第65-66页 |
| ·人员轨迹相似度匹配分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第74页 |