登录 | 注册 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
基于自编码网络的移动轨迹异常检测
  • 摘要

    移动轨迹异常检测是指从一群轨迹中寻找偏离一般模式的轨迹.基于聚类的异常检测依赖成对轨迹的距离计算,其计算实时性差且异常检测准确率低.提出面向移动轨迹异常检测的自编码网络,该模型对一般模式的轨迹有鲁棒的向量化表达能力,能够重构出与原始轨迹相近的输出;而对于偏离一般模式的轨迹敏感,重构后的输出与原始轨迹的差异大.根据该差异可直接检测异常,无需计算轨迹间的距离.以出租车轨迹为研究对象,试验结果表明该模型有更高的F Score,并且在数据量较大时检测时间低于参照方法,因此在高动态、大数据量的场景具有更好的适用性.

  • 作者

    方华强  颜寒祺  陈波  程承旗  FANG Huaqiang  YAN Hanqi  CHEN Bo  CHENG Chengqi 

  • 作者单位

    北京大学工学院,北京,100871/北京大学前沿交叉研究院,北京,100871

  • 刊期

    2019年5期 ISTIC

  • 关键词

    自编码网络  异常检测  移动轨迹  深度学习 

相似文献 查看更多>>
3.235.66.217