时空轨迹数据的结构化处理与行为语义感知
发布时间：2023-10-13 21:02
在大数据智能时代,随着无线传感定位设备的普及使用,移动对象时空轨迹数据呈现爆炸式增长。轨迹大数据包括交通车辆轨迹、人类活动轨迹、动物迁徙轨迹、自然现象轨迹等,具有数量大、类型多、增长快、价值高、众源泛在、时空多维、精细分辨率等优点。由于其巨大的研究应用价值,已有诸多重量级研究成果相继涌现,并广泛服务于智能交通、城市规划、服务推荐、行为分析、环境监测、公共安全、城市计算、社会感知等领域。然而,大数据的“5V”特性给轨迹数据挖掘处理、知识发现带来了新的挑战,使其面临“数据丰富而知识贫乏”或“知识即常识”的困境。为此,建立快速、高效的轨迹数据结构化处理模型方法,对轨迹大数据去粗取精、去伪存真以提取高价值、结构化的时空知识成为迫切解决的问题。论文以时空轨迹数据为研究对象,以结构化道路信息化提取与更新和活动行为建模与场所语义感知为研究问题,开展了基于时空轨迹数据的结构化处理理论模型与技术方法研究。论文研究工作主要包括以下几个方面:1.针对结构化道路信息快速提取问题,提出了一种基于低频车辆轨迹数据的车行道路面、线一体化提取技术方法。首先,提出自适应优选加密方法解决低频车辆轨迹中存在的假轨迹段、高噪...
【文章页数】：179 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
本论文创新点
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 大数据与时空大数据
1.1.2 时空轨迹大数据
1.2 国内外研究现状
1.2.1 时空轨迹数据挖掘
1.2.2 结构化道路信息提取
1.2.3 时空轨迹数据语义感知
1.3 研究内容及论文组织
1.3.1 研究对象与研究目标
1.3.2 研究内容与技术路线
1.3.3 论文结构与章节安排
1.4 本章小结
第2章 理论基础与技术方法
2.1 时空轨迹相关概念
2.1.1 时空轨迹基本定义
2.1.2 时空轨迹获取与分类
2.1.3 时空轨迹基本特征
2.2 时空轨迹相关理论模型
2.2.1 运动空间与运动概念模型
2.2.2 时空GIS与时空数据模型
2.2.3 时间地理学
2.2.4 行为地理学
2.3 时空轨迹相关处理技术与方法
2.3.1 轨迹数据预处理
2.3.2 轨迹数据存储管理
2.3.3 时空轨迹数据挖掘
2.3.4 其他处理技术方法
2.4 本章小结
第3章 面向众源车辆轨迹数据的结构化道路信息提取与更新
3.1 众源车辆轨迹数据分析
3.2 道路信息与轨迹数据关联分析
3.2.1 道路几何拓扑信息
3.2.2 道路属性语义信息
3.2.3 道路变化信息分析
3.3 三角网支持下的低频车辆轨迹提取结构化道路信息
3.3.1 问题分析
3.3.2 方法原理
3.3.3 实验结果分析
3.4 众源车行轨迹数据的路网变化信息检测与更新方法
3.4.1 问题分析
3.4.2 方法原理
3.4.3 实验结果分析
3.5 本章小结
第4章 面向人类活动轨迹数据的路网精细建模与地图重建
4.1 人类活动轨迹数据分析
4.1.1 活动轨迹数据获取
4.1.2 活动轨迹数据类型
4.1.3 活动轨迹数据特征
4.1.4 活动轨迹与精细路网信息关联分析
4.2 活动轨迹数据构建精细道路地图过程认知分析
4.2.1 轨迹数据综合过程
4.2.2 图结构抽象建模过程
4.2.3 专题地图分层构建过程
4.3 基于多类活动GPS轨迹的中小区域精细道路地图构建
4.3.1 问题分析
4.3.2 方法原理
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 面向时空轨迹数据的活动行为建模与场所语义感知
5.1 轨迹数据的时空语义感知
5.1.1 时空行为语义感知
5.1.2 场所位置语义感知
5.1.3 活动事件语义感知
5.1.4 时空语义感知框架
5.2 低频车辆轨迹加油停留行为识别与加油场所信息提取
5.2.1 问题分析
5.2.2 方法原理
5.2.3 实验结果分析
5.3 慢跑运动轨迹绕圈周期行为探测与运动场所信息提取
5.3.1 问题分析
5.3.2 方法原理
5.3.3 实验结果分析
5.4 本章小结
第6章 时空轨迹数据结构化处理原型系统实现
6.1 系统架构设计
6.1.1 系统设计思路
6.1.2 系统总体设计
6.1.3 系统开发环境
6.1.4 系统实验数据集
6.2 系统功能模块设计与实现
6.2.1 轨迹数据预处理模块
6.2.2 轨迹数据挖掘模块
6.2.3 系统交互与可视化模块
6.3 系统示例展示
6.3.1 系统主界面
6.3.2 系统功能模块展示
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究展望
中外文参考文献
攻博期间发表的科研成果
致谢
本文编号：3853768
【文章页数】：179 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
本论文创新点
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 大数据与时空大数据
1.1.2 时空轨迹大数据
1.2 国内外研究现状
1.2.1 时空轨迹数据挖掘
1.2.2 结构化道路信息提取
1.2.3 时空轨迹数据语义感知
1.3 研究内容及论文组织
1.3.1 研究对象与研究目标
1.3.2 研究内容与技术路线
1.3.3 论文结构与章节安排
1.4 本章小结
第2章 理论基础与技术方法
2.1 时空轨迹相关概念
2.1.1 时空轨迹基本定义
2.1.2 时空轨迹获取与分类
2.1.3 时空轨迹基本特征
2.2 时空轨迹相关理论模型
2.2.1 运动空间与运动概念模型
2.2.2 时空GIS与时空数据模型
2.2.3 时间地理学
2.2.4 行为地理学
2.3 时空轨迹相关处理技术与方法
2.3.1 轨迹数据预处理
2.3.2 轨迹数据存储管理
2.3.3 时空轨迹数据挖掘
2.3.4 其他处理技术方法
2.4 本章小结
第3章 面向众源车辆轨迹数据的结构化道路信息提取与更新
3.1 众源车辆轨迹数据分析
3.2 道路信息与轨迹数据关联分析
3.2.1 道路几何拓扑信息
3.2.2 道路属性语义信息
3.2.3 道路变化信息分析
3.3 三角网支持下的低频车辆轨迹提取结构化道路信息
3.3.1 问题分析
3.3.2 方法原理
3.3.3 实验结果分析
3.4 众源车行轨迹数据的路网变化信息检测与更新方法
3.4.1 问题分析
3.4.2 方法原理
3.4.3 实验结果分析
3.5 本章小结
第4章 面向人类活动轨迹数据的路网精细建模与地图重建
4.1 人类活动轨迹数据分析
4.1.1 活动轨迹数据获取
4.1.2 活动轨迹数据类型
4.1.3 活动轨迹数据特征
4.1.4 活动轨迹与精细路网信息关联分析
4.2 活动轨迹数据构建精细道路地图过程认知分析
4.2.1 轨迹数据综合过程
4.2.2 图结构抽象建模过程
4.2.3 专题地图分层构建过程
4.3 基于多类活动GPS轨迹的中小区域精细道路地图构建
4.3.1 问题分析
4.3.2 方法原理
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 面向时空轨迹数据的活动行为建模与场所语义感知
5.1 轨迹数据的时空语义感知
5.1.1 时空行为语义感知
5.1.2 场所位置语义感知
5.1.3 活动事件语义感知
5.1.4 时空语义感知框架
5.2 低频车辆轨迹加油停留行为识别与加油场所信息提取
5.2.1 问题分析
5.2.2 方法原理
5.2.3 实验结果分析
5.3 慢跑运动轨迹绕圈周期行为探测与运动场所信息提取
5.3.1 问题分析
5.3.2 方法原理
5.3.3 实验结果分析
5.4 本章小结
第6章 时空轨迹数据结构化处理原型系统实现
6.1 系统架构设计
6.1.1 系统设计思路
6.1.2 系统总体设计
6.1.3 系统开发环境
6.1.4 系统实验数据集
6.2 系统功能模块设计与实现
6.2.1 轨迹数据预处理模块
6.2.2 轨迹数据挖掘模块
6.2.3 系统交互与可视化模块
6.3 系统示例展示
6.3.1 系统主界面
6.3.2 系统功能模块展示
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究展望
中外文参考文献
攻博期间发表的科研成果
致谢
本文编号：3853768
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