面向室内空间的语义轨迹提取方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 本文工作及贡献 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织 | 第14-16页 |
| 第2章 语义轨迹提取的相关技术 | 第16-24页 |
| 2.1 原始轨迹的获取 | 第16-17页 |
| 2.2 轨迹数据的处理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 室内定位数据清洗技术 | 第17-19页 |
| 2.2.2 室内空间模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 事件提取 | 第20-22页 |
| 2.2.4 语义空间映射 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 问题描述和系统框架 | 第24-31页 |
| 3.1 问题定义 | 第24-26页 |
| 3.2 问题分解 | 第26-28页 |
| 3.3 语义轨迹提取框架 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 室内空间模型的构建 | 第31-42页 |
| 4.1 室内外空间模型对比 | 第31-32页 |
| 4.2 室内空间模型的自动生成 | 第32-36页 |
| 4.2.1 室内空间中的符号模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 室内空间模型生成算法 | 第33-36页 |
| 4.3 室内空间的度量模型 | 第36-41页 |
| 4.3.1 空间距离度量 | 第37-38页 |
| 4.3.2 混合索引与最小室内移动距离的加速计算 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 语义轨迹的提取 | 第42-54页 |
| 5.1 室内定位数据清洗 | 第42-45页 |
| 5.1.1 楼层定位数据的纠正 | 第42-44页 |
| 5.1.2 非法定位点的过滤 | 第44-45页 |
| 5.2 室内事件的提取 | 第45-51页 |
| 5.2.1 室内事件和事件轨迹的定义 | 第46页 |
| 5.2.2 基于时空密度的事件提取 | 第46-49页 |
| 5.2.3 基于区间调度的事件冲突解决算法 | 第49-51页 |
| 5.3 语义增强与应用 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 实验结果分析 | 第54-67页 |
| 6.1 实验环境说明 | 第54-56页 |
| 6.1.1 实验配置 | 第54页 |
| 6.1.2 真实室内定位数据的获取 | 第54-55页 |
| 6.1.3 模拟室内定位数据的生成 | 第55-56页 |
| 6.2 结果分析 | 第56-66页 |
| 6.2.1 评测标准 | 第56-57页 |
| 6.2.2 参数选取 | 第57-59页 |
| 6.2.3 实验结果对比 | 第59-64页 |
| 6.2.4 室内定位数据分析工具集 | 第64-66页 |
| 6.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 工作总结 | 第67页 |
| 7.2 未来研究工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
