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综合馆
一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法
  • 摘要

    为了对交通监控视频中的异常行为进行检测,需要对车辆的运动轨迹进行分析,但由于噪声、遮挡等原因,不可能获得完整的运动轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题,提出基于改进Hausdorff距离和谱聚类的轨迹聚类方法,首先对提取到的轨迹进行预处理,然后利用改进的Hausdorff距离进行轨迹相似度度量,最后通过谱聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到符合实际情况的聚类结果.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和有效性.

  • 作者

    曹妍妍  崔志明  吴健  孙涌  Cao Yanyan  Cui Zhiming  Wu Jian  Sun Yong 

  • 作者单位

    江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心 江苏 苏州 215104;苏州大学智能信息处理及应用研究所 江苏 苏州 215006/江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心 江苏 苏州 215104;苏州大学智能信息处理及应用研究所 江苏 苏州 215006;江苏怡和科技股份有限公司 江苏 苏州 215002/苏州大学智能信息处理及应用研究所 江苏 苏州 215006

  • 刊期

    2012年5期 ISTIC

  • 关键词

    车辆轨迹  改进  Hausdorff  距离  谱聚类  轨迹聚类 

参考文献
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18.208.187.169