公开(公告)号：CN114637931B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202210323705.1

申请日：2022-03-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王少帆 ,  尹诵

IPC: G06F16/9537 ,  G06F17/16 ,  G06F18/23

Abstract: 基于流形上序列子空间聚类的出行模式检测方法属于智能交通领域，目的是要检测出一条完整轨迹中的交通模式变化。根据GPS轨迹数据的经纬度和时间戳来提取每个轨迹点的特征，用相邻轨迹点的特征向量来算得轨迹点的对称正定表示矩阵，然后将各轨迹点的表示矩阵按时间戳顺序放置得到轨迹的表示矩阵集合；其次，与传统的低秩表示模型不同，采用了对称正定流形的对数‑欧几里得度量下的低秩表示模型，并在低秩表示模型中加入强制序列数据相邻列相似的项来保证相邻轨迹点相似；最后，将目标函数分解为几个子问题，并用拉格朗日乘数法来进行求解。本发明具有较高的检测准确性。

公开(公告)号：CN114637931A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210323705.1

申请日：2022-03-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王少帆 ,  尹诵

IPC: G06F16/9537 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62

Abstract: 基于流形上序列子空间聚类的出行模式检测方法属于智能交通领域，目的是要检测出一条完整轨迹中的交通模式变化。根据GPS轨迹数据的经纬度和时间戳来提取每个轨迹点的特征，用相邻轨迹点的特征向量来算得轨迹点的对称正定表示矩阵，然后将各轨迹点的表示矩阵按时间戳顺序放置得到轨迹的表示矩阵集合；其次，与传统的低秩表示模型不同，采用了对称正定流形的对数‑欧几里得度量下的低秩表示模型，并在低秩表示模型中加入强制序列数据相邻列相似的项来保证相邻轨迹点相似；最后，将目标函数分解为几个子问题，并用拉格朗日乘数法来进行求解。本发明具有较高的检测准确性。