基于轨迹数据的地下道路发现
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-19页 |
| 1.2 本文框架 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要工作和主要贡献 | 第20-22页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 研究现状 | 第23-31页 |
| 2.1 轨迹数据挖掘的研究现状 | 第23-25页 |
| 2.1.1 基于出租车轨迹数据的研究 | 第23-25页 |
| 2.1.2 基于步行轨迹数据的研究 | 第25页 |
| 2.2 新路发现的研究现状 | 第25-28页 |
| 2.2.1 对于路网发现的研究 | 第26-27页 |
| 2.2.2 对于道路细节发现的研究 | 第27-28页 |
| 2.3 位置推测的研究现状 | 第28-30页 |
| 2.3.1 轨迹道路匹配的研究现状 | 第28-29页 |
| 2.3.2 用户位置推测的研究现状 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 轨迹及路网数据预处理 | 第31-45页 |
| 3.1 数据介绍及相关定义 | 第31-34页 |
| 3.1.1 轨迹数据介绍 | 第31-32页 |
| 3.1.2 路网数据介绍 | 第32-34页 |
| 3.2 分布式轨迹预处理 | 第34-37页 |
| 3.2.1 分布式预处理框架 | 第34-36页 |
| 3.2.2 基于特征规则的轨迹预处理 | 第36-37页 |
| 3.3 路网索引创建 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 实验准备 | 第38-40页 |
| 3.4.2 有效性实验 | 第40页 |
| 3.4.3 效率实验 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于路网的人行地下通道发现 | 第45-57页 |
| 4.1 问题定义 | 第45-46页 |
| 4.2 技术解决方案 | 第46-52页 |
| 4.2.1 算法整体框架 | 第46-47页 |
| 4.2.2 轨迹过路事件检测 | 第47-48页 |
| 4.2.3 过路事件窗口计算 | 第48-49页 |
| 4.2.4 地下过路事件检测 | 第49-51页 |
| 4.2.5 结果窗口筛选 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第52-53页 |
| 4.3.2 有效性实验 | 第53-55页 |
| 4.3.3 效率实验 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 路网无关的地下道路发现 | 第57-75页 |
| 5.1 问题定义 | 第57-59页 |
| 5.2 技术解决方案 | 第59-67页 |
| 5.2.1 算法整体框架 | 第59-60页 |
| 5.2.2 长采样线段聚类 | 第60-64页 |
| 5.2.3 区域子轨迹检测 | 第64-65页 |
| 5.2.4 筛选特征簇 | 第65-66页 |
| 5.2.5 算法性能分析 | 第66-67页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第67-73页 |
| 5.3.1 实验准备 | 第67-69页 |
| 5.3.2 有效性实验 | 第69-71页 |
| 5.3.3 效率实验 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 信号缺失时的实际位置推测 | 第75-89页 |
| 6.1 道路匹配 | 第75-82页 |
| 6.1.1 ST-Matching算法 | 第76-79页 |
| 6.1.2 分布式策略 | 第79-82页 |
| 6.2 实际位置推测 | 第82-86页 |
| 6.2.1 候选推测点集获取 | 第82-84页 |
| 6.2.2 最佳推测点计算 | 第84-86页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第86-87页 |
| 6.3.1 实验准备 | 第86页 |
| 6.3.2 有效性实验 | 第86-87页 |
| 6.3.3 效率实验 | 第87页 |
| 6.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第89-90页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 发表论文和科研情况 | 第103页 |
