Кластеризация управляемых объектов на основе сходства их траекторий и скоростных режимов
Автор: Солнцева М.О., Кухаренко Б.Г.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Математика. Информатика
Статья в выпуске: 3 (23) т.6, 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается подход к задаче кластеризации движущихся объектов на основе выравнивания траекторий их движения и анализа дополнительных характеристик. Выравнивание траекторий осуществляется одновременно в многомерном пространстве и во времени. Для этого используются полиномиальные регрессионные модели и обучающие алгоритмы типа ожидания и максимизации правдоподобия. Эффективность подхода демонстрируется на примере обработки данных радара по траекториям движения самолётов.
Анализ данных, многомерные траектории, кластеризация, полиномиальная регрессия, em-алгоритм
Короткий адрес: https://sciup.org/142186020
IDR: 142186020
Список литературы Кластеризация управляемых объектов на основе сходства их траекторий и скоростных режимов
- Кухаренко Б.Г., Солнцева М.О. Принцип минимальной длины при анализе графов с разреженными матрицами смежности в задачах кластеризации их узлов//Информационные технологии. -2013. -№ 7. -С. 37-42
- Солнцева М.О., Кухаренко Б.Г. Применение методов кластеризации узлов на графах с разреженными матрицами смежности в задачах логистики//Труды МФТИ. -2013. -Т. 5, № 3(19). -С. 75-83
- Zheng Y., Zhou X. Computing with Spatial Trajectories. -New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer, 2011
- Greidanus H., Kourti N. Findings of the DECLIMS project -Detection and classification of marine traffic from space. -Noordwijk: The European Space Agency. -2006. -P. 25-33
- Gariel M., Srivastava A.N., Feron E. Trajectory clustering and an application to airspace monitoring//IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. -2011. -V. 12, I. 4. -P. 1511-1524
- Sung C., Feldman D., Rus D. Trajectory clustering for motion prediction, Intelligent Robots and Systems (IROS)//Proceedings of 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2012). Vilamoura-Algarve, Portugal: IEEE. -2012. -P. 1547-1552
- Солнцева М.О., Кухаренко Б.Г. Сокращение неинформативной части панорамного кадра по методу швов при управлении группами объектов//Математические и информационные модели управления: сб. науч. тр. -М.: МФТИ, 2013. -С. 91-97
- Кухаренко Б.Г., Солнцева М.О. Использование методов сокращения фона при сегментировании телеметрических изображений для идентификации групп объектов//Информационные технологии. -2014. -№ 2. -В печати
- Fan J., Gijbels I. Local Polynomial Modelling and its Applications. -London: Chapman and Hall, 1996
- Gaffney S., Smyth P. Joint probabilistic curve clustering and alignment//Advances in Neural Information Processing Systems. -Cambridge, MA: MIT Press, 2005. -V. 17. -P. 473-480
- Ramsay J.O., Silverman B.W. Functional Data Analysis. -New York, NY: Springer-Verlag, 1997
- Frey B.J., Jojic N. Transformation-invariant clustering using the EM algorithm//IEEE Transactions on PAMI. -January 2003. -V. 25, N 1. -P. 1-17
- Gaffney S., Smyth P. Trajectory clustering with mixtures of regression models/Chaudhuri S., Madigan D., eds.//Proceedings of Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. August 15-18, 1999. -New York, NY: ACM Press, 1999. -P. 63-72
