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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开一种基于密度峰值和时空共享最近邻的行人轨迹聚类方法，包括：将获取的行人轨迹数据放入轨迹数据集，计算轨迹数据集中每对轨迹点之间的时空相似度；基于每对轨迹点之间时空相似度计算对应对轨迹点的局部相似度；并构建相似度矩阵；基于相似度矩阵计算轨迹数据集中每个轨迹点的局部密度及相对距离；计算对应轨迹点的决策值，选择决策值较大的点作为聚类中心，将轨迹数据集X中的其他轨迹点分配给最近的聚类中心所在的簇。在行人轨迹聚类过程中，利用时空共享最近邻的思想来全面衡量轨迹之间的相似性，使得聚类结果在空间和时间上更加连贯，能够更准确地反映行人的实际移动模式。
主权项：1.一种基于密度峰值和时空共享最近邻的行人轨迹聚类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1将获取的行人轨迹数据放入轨迹数据集，计算轨迹数据集X中每对轨迹点之间的时空相似度；2基于每对轨迹点之间时空相似度计算对应对轨迹点的局部相似度；并构建相似度矩阵；3基于相似度矩阵计算轨迹数据集X中每个轨迹点的局部密度ρi及相对距离δi；4基于轨迹点的局部密度ρi及相对距离δi计算对应轨迹点的决策值γi，选择决策值γi较大的点作为聚类中心，将轨迹数据集X中的其他轨迹点分配给最近的聚类中心所在的簇。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种基于密度峰值和时空共享最近邻的行人轨迹聚类方法
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