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语义轨迹是时空轨迹和语义信息融合的产物。除了含有时空信息以外,语义轨迹包括移动对象自身的运动状态（如速度、方向）、环境（如气温、空间拓扑关系）和社交关系（如好友关系、社交活动）等多方面信息。挖掘语义轨迹可以深入地发现个体或群体移动行为的意图、习惯、情感等高阶语义内容,从而深层次发现个体或群体移动行为的模式、关系和规律等。因而,相较于时空轨迹,语义轨迹在语义性、解释性、可行性等方面更符合决策分析应用的实践需求,具有更重要的研究意义和应用价值。本文对语义轨迹挖掘的关键技术进行了综述。首先,介绍语义轨迹的基本概念,并且根据语义元素类型的不同总结了4种常见的定义形式。其次,归纳了语义轨迹建模的基本阶段,包括预处理、轨迹分段和语义富化。由于语义轨迹无法像时空轨迹那样从位置感知设备中采集获得,因此语义轨迹是通过建模技术得到的,主要通过将语义信息和时空轨迹相融合生成相应的语义轨迹。然后,介绍语义轨迹挖掘的主要任务,包括语义轨迹模式挖掘、语义轨迹聚类、语义轨迹分类、语义轨迹异常检测等。针对每一项挖掘任务,介绍了有关的基本原理和相关算法,总结了主要的关键技术和挑战。最后,探讨了语义轨迹挖掘现存的研究难点和未来研究方向。从模型定义、语义标注技术、多源数据建模等方面,讨论了语义轨迹建模的重要研究问题;从语义轨迹数据管理、分类和预测、流式数据挖掘、隐私保护、多粒度挖掘、评价方法等方面,探讨了语义轨迹挖掘的未来研究问题。 相似文献
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如何获取大型商场内海量顾客消费行为一直是行为地理学面临的难点问题,而近年来爆发式增长的室内轨迹数据为这一问题解决提供了机遇,但室内轨迹的语义信息缺失、数据质量差等问题给推断顾客消费行为造成了挑战。本研究提出了一种顾及文本-轨迹的商场顾客消费行为轨迹推断框架,无需隐私敏感的顾客消费记录数据,可以获取大量顾客消费行为,该方法通过爬取室内店铺的网络文本,增强室内店铺语义属性,进而实现顾客几何轨迹到语义轨迹的转化提升,并引入了轨迹嵌入特征表示学习方法,捕捉群体轨迹之间的移动特征,综合轨迹移动特征、轨迹语义特征及顾客嵌入特征,通过高维聚类实现了大型商场顾客消费模式的推断。通过某大型商场7045位顾客的真实轨迹进行实验分析,实验结果表明,本文提出的方法与传统特征提取方法相比,聚类结果在轮廓系数上提升最高达69.8%,顾客消费行为提取准确率更高。研究发现,室内顾客移动具有一定楼层倾向性,并且室内空间结构如店铺位置、扶梯位置、功能区划分等,会影响顾客消费模式。本文提出的方法可以有效识别不同消费水平、移动特征的顾客群体,实现顾客消费行为的轨迹推断。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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用户生成内容（User Generated Content,UGC）作为感知旅游地物质空间的新型地理大数据,以使用者的视角描绘了旅游地的客观环境,是探索旅游目的地感知的重要途径。然而,传统的旅游研究对旅行摄影照片处理能力有限,深度学习图像语义分割技术的发展,为挖掘旅游者视觉行为模式,探索旅游地环境感知提供了有力支持。本研究提出了整合在线旅行照片大数据与问卷调查小数据的旅游者视觉行为模式与感知评估框架,并将其应用于鼓浪屿案例。首先将744条旅游轨迹,聚类为6类视觉行为模式,并可视化与时空分析;其次基于全卷积网络算法,量化22 507张旅行照片语义,探索不同视觉模式的旅游者关注要素的空间分异;最后通过照片语义与场景感知问卷调查的相关性分析和多重线性回归模型,评估旅游地整体视觉感知满意度,并提出相应的空间优化建议。研究表明：① 鼓浪屿旅游者视觉行为模式聚类为单点游、海岛风光游、环岛游、街巷空间游、遗产建筑游和全岛游6类;② 不同视觉行为模式的旅游者视觉兴趣区存在空间集聚现象,视觉空间转移遵循地理邻近效应;③ 相关性分析与模型结果表明,旅游者偏好空间开敞度较高的区域,感知满意度越低的区域摄影行为越少,是环境提升的重点;④ 出行时间和成本效率最大化、建成环境、心理环境与社会环境是影响旅游者视觉感知的主要因素。本研究延伸了人工智能技术在旅游者视觉感知研究中的应用,为旅游地空间优化提供参考。 相似文献
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对步行旅游区游客步行轨迹和行为特征进行研究,发现步行行为特征与旅游区功能布局的关系,有助于步行旅游区功能布局和空间格局的优化。本研究基于记录海量个体时空轨迹的手机定位数据,以十一黄金周期间鼓浪屿为例,使用数据挖掘与空间分析方法从步行游客空间分布、步行轨迹网络结构、街区间步行路径与速度、街区内步行速度等方面分析游客步行行为特征及其与功能布局的关系,并与规划文件比较,提出旅游区发展建议。研究发现,旅游区空间布局对游客步行行为特征存在直接影响。功能布局导致各街区游客到访率以及步行轨迹网络中心度的差异。游客更倾向于选择人流量大的街道作为步行游览路线。商业街区虽然游客密集,但是街道上的游客流量并不大。在热门景点区域,游览路线单一造成的拥挤,导致游客停留意愿较低。大尺度开发与互动体验欠缺使得自然景观区和某些热门景点对游客的吸引力不足。对比游客步行时空特征与旅游区功能布局,提出了旅游区功能布局优化策略。本研究为旅游区用地和旅游线路的优化提供量化支持,对智慧旅游和城市高质量建设均具有现实意义。 相似文献
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室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。 相似文献
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渣土车轨迹数据蕴含丰富的行为模式信息，包括停车行为、运输路径、异常活动、渣土装载与倾倒OD点等关键特征，已逐渐成为渣土车运行监测与作业行为监管的主要数据来源。但是目前在渣土车作业行为提取中仍主要采用车载GPS数据结合工地电子围栏的传统签到系统，存在电子围栏与道路相互包含、重叠等一系列问题。针对传统渣土车作业行为提取中存在的车辆作业误判问题，本文提出一种顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法。(1)从运动状态和几何形态2个方面理解并识别渣土车作业行为模式；(2)利用顾及时间与距离的停留点提取算法提取车辆停留点，处理停留点与轨迹的映射关系，完成基于停留点的轨迹匹配；(3)构建平均相似值函数对轨迹进行语义信息增强；(4)提出SR-LGBM算法，筛选作业轨迹与非作业轨迹，实现渣土车的作业行为提取。采用南京市渣土车轨迹数据进行测试，结果表明，本文方法的准确率达97.29%，相比GaussianNB、Logistic Regression等传统分类算法其准确率与召回率均得到不同程度的提高，有效解决了电子围栏与道路重叠或多个围栏交叉造成的误判问题，可实现准确、高效的作业行为提取。 相似文献
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全空间地理信息系统的建设和智慧城市等GIS应用的发展,需对各类地理实体或地理现象抽象成的时空对象采集多类型的属性数据,这些属性数据一般具有多尺度、多维度、动态性的特点,带给时空对象属性特征的表达和管理一定的挑战。本文针对当前时空对象属性特征表达方法中存在的组织结构不清晰、存储冗余、语义异构等表达问题,提出了一套顾及语义尺度和动态特性的属性特征的表达和操作方法。该方法基于概念分类理论实现时空对象属性信息的分类组织,在属性特征表达中引入独立于时空对象空间特征的时间标记,结合属性表达的原始集族和更新集族来记录和管理不同时间节点下的时空对象属性特征;进而面向具有不同语义尺度表达需求的属性特征,设置知识参考表达集合,并在属性特征表达中增加语义尺度标识,对其语义尺度及不同语义尺度间的转换关系进行描述。最后,基于独立时间标记、知识参照表达集合及语义尺度标识,给出属性信息表达在时间尺度转换和语义尺度转化的操作方法,并举例给出了该属性特征动态表达和操作方法的一种实现。本文提出的方法有助于减少时空对象数据模型的存储冗余,提高其属性信息的操作效率,初步实现了时空对象属性特征的多时间尺度和多语义尺度的认知方式,为时空对象属性特征的精细化管理提供了新思路。 相似文献
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基于密度的轨迹时空聚类分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。 相似文献
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随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明：① 月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;② 游客行为轨迹于11:00-14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;③ 空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;④ 不同性别的游客拍照行为均偏向于高质量景区,但分布状态存在差异,男性拍照行为多呈片状和线状分布,女性多呈点状分布。本研究尝试以新数据和新方法探讨山地型旅游区游客的时空行为特征,旨在促进山地型旅游地的持续和高质量发展。 相似文献
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轨迹分类是以训练轨迹的特征来预测未知轨迹的类标签,可进行可疑车辆识别、非法渔船检测和交通模式检测等重要应用。当前大多数轨迹分类方法只考虑速度和加速度这2个运动参数,且只利用简单的统计量（如均值、中值、最大值）,不能充分挖掘轨迹的潜在特点,导致分类精度不高。针对该问题,本文在总结相关文献的基础上,提出一种基于移动对象运动特征的轨迹分类方法。针对速度、加速度、曲率、方向和转角这5个运动参数,利用偏度系数、峰度系数、变异系数和时间序列分析其中的自相关系数等,提取有区分力的全局运动特征;并从分割后的子轨迹中提取局部运动特征。对于方向和转角,引入方向统计学对其运动特征进行精确计算。实验表明本方法在船舶、野生动物和飓风数据集的分类精度达到了100%、80%和71.43%,实验验证了本方法构建的运动特征,在不同数据集下有效可行。 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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为对城市各区域出租车OD轨迹流进行可视化分析,需对城市作空间剖分处理,以产生研究所需的子区域。传统的欧氏距离空间剖分方法,在空间上进行硬性切割不能有效地顾及城市人、物的时空流动模式,因此,本文提出了一种空间约束条件下,顾及出租车OD点分布密度的网络Voronoi剖分方法。首先,将道路网的边细分成线性单元,然后,设定空间约束以产生合适的发生元,让各发生元在路网上以线性单元为单位扩散步长,以不同的速度向周围联通道路进行扩散,最终将城市空间划分成一系列与出租车OD点分布密度相适应的空间子区域。利用OD流可视化理论与技术,基于划分的城市子区域分析出租车在这些区域的时空流动,并结合图论知识探究城市空间OD流拓扑图结构的变化,分析不同划分区域出租车流动模式。最后,通过北京地区一天的出租车轨迹数据,对本文提出的算法及分析方法进行了实验。 相似文献
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复杂的面状空间实体如海洋涡旋、环流和降雨过程在运动过程中会产生更复杂的轨迹,即具有分支结构的复杂轨迹。为了挖掘这类复杂轨迹的运动模式特征,本文从复杂轨迹的拓扑结构和空间特征出发,创新性地提出复杂轨迹的空间-拓扑结构相似性度量算法（Spatial-Topological Similarity Measurement, STSM）,该算法是基于图同构算法VF2改进的。首先STSM算法将复杂轨迹用带有节点和边的图结构表达,并将空间信息融入图结构的节点属性中,通过匹配复杂轨迹之间所有最大公共子结构,找到匹配结构中节点之间一一对应的关系,利用加权的欧式距离计算复杂轨迹匹配结构中点对之间的空间距离。然后,基于STSM相似性算法进行层次聚类分析,旨在发现复杂轨迹之间相似的拓扑结构在空间上的聚集模式。最后,利用1993-2016年长时间序列的中国南海冷涡复杂轨迹验证方法的有效性,并对比分析复杂轨迹拓扑结构相似性算法CSM。结果表明：单纯用拓扑结构相似性算法CSM进行聚类分析,不能充分挖掘空间的聚集模式,因为不同空间位置也存在拓扑结构相似的轨迹。而本文提出的STSM算法将南海冷涡复杂轨迹分为5类,第一类分布在南海北部、第二类分布在南海中部、其他三类交错在南海南部。这种聚集模式在一定程度上反映了冷涡的生成和演化过程在南海北部、中部、南部的差异性,同时也表明了冷涡移动在南海南部存在更为复杂的异质性。因此,本文提出的方法可以有效地从复杂轨迹数据中发现其演化过程的潜在聚集模式,为认识这类复杂动态现象的时空演化特征提供了一种新的方法。 相似文献
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在位置服务领域,用户轨迹在较大程度上体现了用户的日常行为模式,以及个人生活习惯等。利用GPS终端收集用户行为轨迹数据并加以挖掘分析,对于位置服务实现智能化推送有积极作用。用户行为轨迹的停留点分析是轨迹分析的常见手段之一。本研究首先将用户个性化信息,与轨迹点相关的地标名称等语义信息融入常规用户行为轨迹,形成“位置-语义”一体化的用户语义轨迹。然后,过滤原始轨迹错误点,提高数据精度,并在此基础上采用一种新的加权方法计算轨迹停留点坐标。最后,利用停留点坐标结合用户的兴趣、职业等个人信息,在扩充的POI信息库（包含营业时间、优惠信息等）中检索匹配,并智能化匹配出用户停留点周围的POI,主动向用户推送符合个人兴趣或职业需求的POI详情位置服务。 相似文献
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道路等级不仅反映在路网结构的静态骨架信息上,也蕴含在轨迹数据呈现的动态语义信息上。为解决(OpenStreetMap)OSM路网部分路段及路网生成产品等级缺失问题,本文提出一种顾及路网与轨迹多模特征的道路等级分类方法。首先通过轨迹数据的清洗、地图匹配和基于路名的路网合并实现轨迹点与命名道路的联结;然后以命名道路为分析单元,综合考虑路网及轨迹数据,在系统分析路网结构的道路几何特征、道路分布特征、道路拓扑特征及道路单双向信息基础上,进一步挖掘与融合轨迹数据蕴含的道路宽度、道路车流量、道路速度等静动态特征,形成关于道路等级的描述特征集,作为识别道路等级的基础与依据;最后以随机森林(RF)为基本分类器进行特征选择及模型训练实现道路等级识别。为验证本文方法,选取武汉市汉正街区域及二环区域,基于OSM路网数据及众源轨迹数据开展试验。该方法取得了较好的分类结果,小范围汉正街区域的验证集准确率为91.2%,大范围二环区域的验证集准确率达到80.8%。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征极大提高了道路等级分类准确率;与原始路段形式进行道路等级分类相比,以路名重构道路形式进行道路等级分类效果更好。 相似文献