Sammanfattning av denna webbsida: Anomala taxibanor är de som väljs av ett litet antal förare som skiljer sig från andra förares vanliga val. Dessa onormala körbanor ger oss en möjlighet att extrahera förare eller passagerare beteenden och övervaka negativa stadstrafik händelser. Eftersom olika metoder har visat sig vara ett effektivt sätt att analysera likheter och anomalier inom data från taxi GPS-bana, fokuserar vi på problemet med att upptäcka onormala taxibanor, och vi utvecklar vår metod för att gruppera banan baserat på redigeringsavståndet och hierarkisk klusterbildning. För att uppnå detta mål får vi först och främst alla taxibanor som korsar samma källdestinationspar från taxibanor och tar dessa banor som klusterobjekt. För det andra ändras en editavståndsalgoritm för att mäta likheten mellan banorna. Sedan skiljer vi mellan vanliga banor och onormala banor genom att tillämpa adaptiv hierarkisk klusterbildning baserad på ett optimalt antal kluster. Dessutom analyserar vi ytterligare dessa avvikande banor och upptäcker fyra avvikande beteendemönster för att spekulera om orsaken till en anomali baserad på statistiska indikatorer på tid och längd. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan upptäcka anomaliska banor och kan användas för att härleda tydligt bedrägliga körvägar och förekomsten av negativa trafikhändelser.
Wang m.fl. REF erhöll alla taxibanor som korsade samma källdestinationspar, och sedan skildes de vanliga banorna och de onormala banorna åt genom att tillämpa adaptiv hierarkisk klusterbildning baserad på ett optimalt antal kluster.
Detecting Anomalous Trajectories and Behavior Patterns Using Hierarchical Clustering from Taxi GPS Data
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}