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為了對(duì)視頻監(jiān)控設(shè)備采集到的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和異常檢測(cè)，提出了一種新的軌跡摘要算法。使用了Jensen-Shannon Divergence（ JSD）度量方法實(shí)現(xiàn)了軌跡數(shù)據(jù)的重采樣，使得計(jì)算軌跡間相似度的準(zhǔn)確性有所提高，并為后續(xù)濾波過程提供了必要的等采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的軌跡數(shù)據(jù)；自適應(yīng)地確定軌跡相似性的閾值，并采用非局部的思想，將軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行冗余分組，同時(shí)識(shí)別出異常軌跡數(shù)據(jù)；從信號(hào)處理的角度對(duì)分組后的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行硬閾值濾波，經(jīng)過合并得到摘要軌跡；此外，不受軌跡輸入順序的影響，并且提供了可視化的多尺度軌跡摘要結(jié)果。與具有噪聲的基于密度的聚類（ DBSCAN）算法的異常檢測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比，所提算法在準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）以及F1指標(biāo)上均有所提升。
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