基于貝葉斯預(yù)測的區(qū)域人數(shù)和個體軌跡異常識別方法.pdf

1、改革開放以來,我國經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展,而城市的公共安全基礎(chǔ)相對薄弱,導(dǎo)致諸多安全事故,其中社會治安問題不可小覷。針對特殊場所的監(jiān)控是預(yù)防公共突發(fā)事件發(fā)生的重要手段。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,監(jiān)控系統(tǒng)能夠提供具備實時性和準(zhǔn)確性的位置信息。然而,這些數(shù)據(jù)卻沒有被充分被用于進行異常檢測分析和預(yù)測預(yù)警?，F(xiàn)有方法主要采用靜態(tài)的給定閾值和軌跡作為異常檢測的標(biāo)準(zhǔn)。
　　本文針對被監(jiān)控場所,研究特定區(qū)域人數(shù)和個體移動軌跡的異常檢測方法。與傳統(tǒng)的異常檢測不同

2、,本文根據(jù)研究對象的歷史信息分析自身常態(tài),作為異常檢測的標(biāo)準(zhǔn),即與對象自身作比較,而非采用普遍意義、不區(qū)別個體差異的異常檢測標(biāo)準(zhǔn)。本文采用貝葉斯預(yù)測方法,考慮對象自身的特性,并結(jié)合最新觀測值,動態(tài)更新檢測模型。
　　針對區(qū)域人數(shù)異常檢測問題,在人數(shù)變化模型中,考慮時間因素導(dǎo)致的周期性和不均衡性,根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新模型參數(shù),動態(tài)設(shè)定區(qū)域人數(shù)的安全范圍。針對個體活動軌跡異常檢測問題,通過路網(wǎng)有向圖描述個體軌跡,改進粒子濾波跟蹤方法使其適