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1、第23卷第4期重庆邮电大学学报(自然科学版)Vol. 23 No.42011 年 8 月 Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications (Natural Science Edition) Aug. 2011DOI ：10.3979/j. issn. 1673-825X. 2011.04 024实时异常轨迹检测方法及其应用夏英，刘申艺2(1.西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 ；2.電庆邮电大学计算机学院重庆400065)摘 要：利用内XGPS的移动终塢可以获取移动对象的运动紈可用于分析移动对象的运
2、动行为。在公共交通. 医疗监护、物沈运输等应用领城，移动对象的运动轨迹受珞网约束且大多需要预先设定。考虑到偏鳥预先设定的 正常轨迹可能預示着某种异常及时准确地进行异常轨迹检测是非常必要的。从时间序列分析的角度提出一种 实时异當轨述檢测鼻法在頸先设定的檢测时间范阳内动杰遶择袞际轨ii中的局部序列并调整秦与计算的正常 轨迹范囲，聂6利用改进有向Hmwdorfl距爲反映实际轨迹的佞离程度。实豊表明与传统的地图匹配方法相比，算 法在异常轨邊检测准确車和实时性方面具有良好的性能。关键词：移动时拿;轨迹;异常检测jHausdorff距离中图分类号:TP2;U125文献标识码:A文章编号：167325X(
3、2011)04-0496-04Real time trajectory anomaly detection method and its applicationXIA Yinguf UU Shen-yi2(1. School of Information Science and Technology t Southwest Jiaolong Univeeily. Chengdu 600031. P. R. China；2. School of Qnputer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telccomf
4、iunicatiomf Chongqing 400065. P. R. China)Abstract: Trajectory of moving object can be acquired by using GPS-embedded mobile terminal which can be used for 8na lysing moving patterns In many fields such as public transportation, medical treatment and logistics dervice t the trajectories of moving ob
5、jects are constrained by road network and mostly pre-defined Considering that deviating from the normal trajectory might imply some problems t it is necessary to detect it in real time From the view of temporal sequence analysis 9 this paper proposes a real time trajectory anomaly detection algorith
6、m During the valid detection period, partial sequence of the real trajectory is dyiuuuic detected and the scope of normal trajectory id adjusted correspondingly 9 and the improved modified Hausdorff distance is used to reflect the degree of deviation Experiments show that the proposed algorithm comp
7、ared with the conventional map matching method is more efficient in accuracy and realtime.Key words:moving object； trajectory; anomaly detection； Hausdorff distance0引言随着移动通信、空间定位、位置服务等技术的不 断发展，手机、PDA( personal digital assistant)等集成 定位功能且具有通信和计算能力的智能终端得到广 泛应用，大量移动对象的轨迹数据随之产生并隐藏 着丰富的知识。在公共交通、医疗监护、物流运输
8、等 应用领域移动对象的运动轨迹是预先设定的，偏离 预定的轨迹可能预示着某种异常，实时地进行异常 轨迹检测有利于及时发现隐患并辅助决策。异常轨迹检测的一种常用方法是通过地图匹配技术修正实时获取的位置数据并投影到某条道 路上，如果修正后的位置与预先定义的道路不匹配, 则表示轨迹舁常。地图匹配的常用方法有直接投影 法"'概率统计法、模糊逻辑法等。直接投影 法简单易行但是当存在多条候选路段时存在一定 误差。概率统计法需要以概率统计的方法确定定位 误差区域无法避免在推算过程中的误差积累。模 糊逻辑法适于解决地图匹配过程中涉及的模糊度定 性决策问题但计算复杂。总的来说现有的地图匹 配方法
9、在道路稀疏区域能够取得准确的匹配结果. 但在道路密集、道路形状和交叉口复杂的路段大多收稿日期：2010-1L30 修订日期:20114)5-16墓金项目：重庆市计算机网络与通信技术空点实脸空开放基4(CY-CNCI.2009-01)；!庆市科委科技项0 (CSTC2009CB20I5) Foundation Items：The Open Foundation of Chongqing Computer Networks and Communications Technology Laboratory ( CY-CNCL 2009-01) ；The Project of Chongqing Municipal Science and Technology Commission(CSTC2009CB2015).