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摘要
随着智能交通的发展,大量的车辆轨迹数据被收集和存储,但这些轨迹数据总是会存在异常轨迹点数据,严重影响后续轨迹数据分析的准确性和有效性.本文发现了一类隐性的位置异常轨迹数据,此类异常数据用传统的基于移动特征阈值的检测方法难于发现,但对轨迹数据分析过程同样有着重要的影响.针对此类异常轨迹数据,本文以部分西安市出租车轨迹数据为例,提出了一种基于浮动网格和聚类方法的隐性异常轨迹数据检测方法,并实现了数据的并行化方式.实验结果展示所提方法检测隐性位置异常的数据召回率、精确率能够达到0.90,并且F1-score在0.88–0.91范围.检测出这种隐性异常轨迹数据,有利于后续的时空轨迹数据分析与应用.
