一种室内人群时空聚集区域识别方法

作     者：王培晓 吴升 张恒才 陆锋 王宏恩 WANG Peixiao;WU Sheng;ZHANG Hengcai;LU Feng;WANG Hong'en

作者机构：福州大学数字中国研究院(福建)福建福州350002 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 海西政务大数据应用协同创新中心福建福州350002 山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 

基　　金：国家自然科学基金(41771436,41701521,41771476) 国家重点研发计划(2016YFB0502104,2017YFB0503500) 数字福建建设项目(闽发改网数字函23号) 

出 版 物：《武汉大学学报（信息科学版）》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2021年第46卷第5期

页      码：790-798页

摘      要：现有的人群聚集区域识别算法主要集中于室外空间,与室外空间相比,室内三维空间结构复杂,室内人群聚集更易导致安全事故的产生。提出了一种室内人群聚集区域识别方法——室内简化重构聚集方法(indoor simplification reconstruction cluster,IndoorSRC)。首先,设计了一种新型的室内时空凝聚层次聚类算法(indoor spatial-temporal agglomerative nesting,Indoor-STAGNES)识别室内用户停留点,简化室内用户移动轨迹;然后,构建了一种基于卡尔曼滤波的室内轨迹重构方法,实现了室内用户轨迹的对齐与重采样;最后,提出了一种室内时空密度聚类算法(indoor spatial-temporal ordering points to identify the clustering structure,Indoor-STOPTICS)发现室内三维时空人群聚集区域。采用真实室内轨迹数据进行实验分析,结果表明,与传统的室外识别方法相比,在运行时间差别不大的情况下,IndoorSRC识别的误识率可降低23.7%。

主 题 词：人群聚集区域识别 室内移动轨迹 卡尔曼滤波 Indoor-STAGNES Indoor-STOPTICS 

学科分类：081603[081603] 081802[081802] 07[理学] 08[工学] 070503[070503] 0818[工学-交通运输类] 0705[理学-地理科学类] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.13203/j.whugis20190228

馆 藏 号：203103434...