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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情的暴发产生了海量与时空信息相关的数据,当前的地理时空疫情分析难以关联人物关系、事件等数据,由此提出了一种利用地理知识图谱结合交互式可视分析COVID-19疫情态势的方法。首先定义了病患实体和关系类型,提出了事件语义模型和事件关系分类,并根据不同的数据分类设计了知识抽取和知识表示方法,构建了病患时空信息知识图谱;然后分别从宏观和微观层次把控疫情态势的任务出发,设计了知识图谱可视化视图和交互分析方法;最后构建实验分析系统,利用COVID-19确诊患者数据,通过地图分布可视化、图谱可视化和轨迹可视化等多视图协同交互对COVID-19疫情态势进行分析实验。实验结果表明,该方法能够从实时疫情态势监控、病患关联关系、高危人群防控和地区防控态势等方面为疫情态势分析提供一种新的思路与方法。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
基于肺部CT(computed tomography)影像的人工智能诊断是针对新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的有效辅助诊断方法之一。使用神经网络以及数字图像处理等技术,设计了一个基于切片内和切片间注意力机制的轻量级COVID-19分类模型,在此基础上开发了集早期筛查、病变评估、病灶分割功能和肺部及病灶像素分布直方图等功能于一体的COVID-19智能诊断系统。通过从武汉大学人民医院采集了247名COVID-19病患、152名其他肺炎患者和92名健康者的肺部CT图像,并制作为训练数据集用于网络训练。实验结果显示,提出的方法在验证集上的筛查任务和病变评估任务上的准确率分别达到88.63%和89.65%,算法模型中每人平均诊断时间缩短到0.4 s,系统具有重要的应用价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
目前,随着全球新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例数量不断增加,疫情时空传播过程变得越来越复杂。传统的传播过程研究主要是在宏观上研究传染病的整体传播规律或趋势,不能在个体层面分析具体病例之间的传播关系,无法精准定位疫情传播路径,很难支持传染病的精准防控,亟需兼顾时空和语义特征研究传染病传播过程。首先在解析COVID-19病例数据基础上,利用知识图谱技术提出了构建适应多样化描述方式的COVID-19病例活动知识图谱;然后从传播事件角度设计了COVID-19病例活动知识图谱本体规则,完成了模式层的构建;并以流行病调查数据为基础,对病例数据进行解析、事件实体识别和数据存储,完成了数据层的构建;最后,通过图数据库和B/S端构建原型系统进行实验验证。结果表明,通过COVID-19病例活动知识图谱对传播过程推理、关键节点分析和活动轨迹回溯等层面进行验证,方法较为有效,且具有一定可行性。 相似文献
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车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采... 相似文献
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作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献
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为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的并行计算方法,并结合轨迹线模型,提出了一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于中央处理器（central processing unit, CPU）的方法计算效率提升了5~30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。 相似文献
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移动载体及其用户的轨迹数据记录相关的行为特征和运动规律,具有重要的社会研究价值,也是轨迹数据挖掘、行为特征匹配等方面的研究重点。然而,在采用GPS获取轨迹数据的过程中会因为信号丢失或者干扰等影响造成轨迹数据的缺失。在路网未知的条件下,由于缺乏快速有效的轨迹修补算法,大多数缺失轨迹会被舍弃或者简单预估处理,严重影响轨迹信息提取的准确性和可用性。针对这一问题,根据轨迹丢失具体情况,确定轨迹丢失点和分类判断规则;以航向角动态变化作为标尺,提出一种丢失轨迹点插值拟合补全算法;最后,利用该算法对采集过程中几类缺失的轨迹数据分别进行实验分析。实验结果表明,在路网未知的条件下,该算法能够快速、准确地完成缺失轨迹点的补全工作,具有一定的实用价值。 相似文献
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为识别城市交通中的频繁路径,本文提出了一种出租车轨迹数据的频繁轨迹识别方法。该方法首先对轨迹数据进行轨迹压缩,以降低计算复杂度;然后基于最长公共子序列和动态时间规整算法进行轨迹相似性度量计算,利用计算得到的轨迹间相似度生成距离矩阵;最后将生成的距离矩阵结合HDBSCAN算法进行聚类得到频繁轨迹。选取厦门岛内两个区域进行试验分析,结果表明,该方法能够识别出轨迹数据集中的频繁轨迹,进而得到城市区域之间通行的频繁路径,对道路规划、路径优化与推荐、交通治理等应用提供帮助。 相似文献
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In order to better understand the movement of an object with respect to a region, we propose a formal model of the evolving spatial relationships that transition between local topologies with respect to a trajectory and a region as well as develop a querying mechanism to analyze movement patterns. We summarize 12 types of local topologies built on trajectory‐region intersections, and derive their transition graph; then we capture and model evolving local topologies with two types of trajectory‐region strings, a movement string and a stop‐move string. The stop‐move string encodes the stop information further during a trajectory than the movement string. Such a string‐format expression of trajectory‐region movement, although conceptually simple, carries unprecedented information for effectively interpreting how trajectories move with respect to regions. We also design the corresponding Finite State Automations for a movement string as well as a stop‐move string, which are used not only to recognize the language of trajectory‐region strings, but also to deal effectively with trajectory‐region pattern queries. When annotated with the time information of stops and intersections, a trajectory‐region movement snapshot and its evolution during a time interval can be inferred, and even the relationships among trajectories with respect to the same region can be explored. 相似文献
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轨迹停留蕴含重要语义信息,其有效提取是开展轨迹Stop/Move模型分析的前提。本文首先依据核密度思想,通过累计邻域点时空贡献来定义轨迹点的停留指数,在此基础上设计了停留指数图,以图形方式直观表达轨迹点的时空聚集程度变化。进一步针对源于停留指数的潜在停留段,提出了一种基于潜在停留段时空临近关系的逐级合并算法,以自动发现和提取停留。试验表明,该算法兼顾停留识别的完整性和准确性,可以有效识别复杂多样的轨迹停留,即使面对噪声严重的轨迹,停留提取的正确率依然较高。 相似文献
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轨迹大数据的关键瓶颈之一是轨迹数据海量的数据规模对轨迹的分析、挖掘和应用的限制，因而各类针对轨迹数据的压缩方法是轨迹大数据研究的重点。现有轨迹压缩算法重视对轨迹数据的单一维度时空特征的保持，而缺乏压缩算法对多维度时空特征影响的研究。本文选取MBR面积误差、距离误差、方向误差、速度误差、压缩率和压缩速度等轨迹数据多维度时空特征，分别从轨迹的几何特征、运动特征和压缩效率3个层面对典型轨迹压缩方法进行评价。同时，为了系统观察轨迹压缩算法在不同压缩尺度上对轨迹时空特征的影响规律，本文采用多个尺度压缩结果的评价方法。研究结果表明，在整体效果上那些考虑了轨迹运动特征的压缩算法（如TD_TR算法）对轨迹的总体时空特征保持较好；并且不同的压缩算法对时空特征的影响总体上具有随着尺度变化的一致性，可见压缩尺度是决定压缩效果的核心因素。 相似文献
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机器人室内运动轨迹修正控制算法 总被引：1，自引：1，他引：0
移动机器人在室内的应用提升了人们的工作效率和生活品质,但针对移动机器人室内运动轨迹漂移误差,产业界一直没有较好的解决办法。为了在室内环境下实现机器人运动轨迹的高精度控制,本文结合基于LiDAR搭建的SLAM （simultaneous localization and mapping）功能模块,提出了一种机器人室内测图运动轨迹PID反馈修正控制方法,利用机器人的运动姿态、位置及设计轨迹的偏差设计了闭环模式的轨迹修正控制算法,显著提高了机器人室内作业的轨迹精度。针对机器人室内运动的几种典型轨迹,通过大量的机器人室内测图运动轨迹测试,进一步优化算法中的机器人运动控制参数,有效地减小了移动机器人室内运动轨迹的偏移。相对于依靠里程计定位的机器人室内运动控制系统,修正算法充分利用了激光雷达的定位定姿信息,满足了室内测图需求,得到了具备高可靠性和高稳定性的机器人室内精确运动控制方案。 相似文献
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针对当前在精细识别道路拥堵时空范围方面研究的不足,提出一种利用GPS轨迹的二次聚类方法,通过快速识别大批量在时间、空间上差异较小且速度相近的轨迹段,反映出道路交通状态及时空变化趋势,并根据速度阈值确定拥堵状态及精细时空范围。首先将轨迹按采样间隔划分成若干条子轨迹,针对子轨迹段提出相似队列的概念,并设计了基于密度的空间聚类的相似队列提取方法,通过初次聚类合并相似子轨迹段,再利用改进的欧氏空间相似度度量函数计算相似队列间的时空距离,最后以相似队列为基本单元,基于模糊C均值聚类的方法进行二次聚类,根据聚类的结果进行交通流状态的识别和划分。以广州市主干路真实出租车GPS轨迹数据为例,对该方法进行验证。实验结果表明,该二次聚类方法能够较为精细地反映城市道路的拥堵时空范围,便于管理者精准疏散城市道路拥堵,相比直接聚类方法可以有效提升大批量轨迹数据的计算效率。 相似文献