计算机工程

作者：陈娇娇,朱卫平,屠明暄,唐熠杰,孙泽宇

单位：武汉大学 国际软件学院,武汉 430070

关键词：移动群组识别, 空间-时序聚类, 序列树, 频繁区域序列, 关联规则, 群组位置预测

基金：国家自然科学基金(61502351);武汉大学珞珈青年学者基金(1503/600400001);湖北楚天学者项目

根据大型商场中人员密度大且流动性强的特点,对室内场所中的动态群组进行识别和位置预测,提出移动对象位置和方向特征相结合的空间-时序聚类群组识别方法。在群组位置预测中,考虑数据集的增量更新给出序列树的存储结构,只需扫描一次数据库即可得到频繁区域序列以及对应的关联规则,同时能够进行单步和多步的位置预测。给出结合群组出现时间和人数的位置预测方法,提高群组位置预测的准确度。在ATC数据集进行实验,结果表明,当群组对象检测率达到87.6%时,该方法群组识别准确度可达到90.3%,与LAR、TLAR等算法相比,单步和多步位置预测准确度分别达到91.2%和33.8%。

来源：2019年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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