论文摘要
针对当前方法轨迹特征提取耗时长、轨迹相似度低以及模式识别率低的问题,提出基于匹配算法的轨迹分布模式自适应识别方法。利用恒向线直接反解法对子轨迹段的迹向求解,通过迹向的差值能够获得子轨迹之间的转向角,对输入的参数做规范化处理,采用反正切函数求出轨迹的方位角,并利用纬度圈半径等条件对恒向线进行求解,得到转向角阈值,完成轨迹分割;在此基础上,通过对迹向和位置的比较,计算轨迹结构的相似性度量,定义轨迹间的相对偏移,并计算轨迹集和间的旋转和伸缩变换因子,在对轨迹匹配时,可以得到轨迹的尺度因子和旋转变化因子,构成旋转矩阵,计算量轨迹之间的距离,能够获取到轨迹对于四元组的支持度,取全部轨迹的值来计算获取到的四元组和轨迹的初始支持度,最终实现了轨迹分布模式的自适应识别。实验结果表明,在对轨迹分布模式自适应识别时,轨迹的特征提取耗时较短、轨迹相似度较高,并且轨迹分布模式自适应识别率较高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐歆冰
关键词: 匹配算法,轨迹分布,模式自适应,识别
来源: 计算机仿真 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 南京中医药大学信息技术学院
分类号: V355
页码: 410-413+440
总页数: 5
文件大小: 484K
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