面向老人轨迹的数据挖掘系统研究与实现

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时间:2019-05-17

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1、硕士学位论文_肇圓面向老人轨挖掘系统研究与实现作者姓名高玉龙指导教师姓名、职称杨刚教授申请学位类别工学硕士西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学交严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含证书而使用过的材料一为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一学位论文若有不实

2、之处,本人承担切法律责任。日期::本人签名西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学存关保留和使用学位论文的规定,^卩:研宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学《学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,允许采用影印。同时本人保证,结合学位论文研究成果完成的论、缩印或其它复制手段保存论文。文,署名单位为西安电子科技大学、发明专利等成果保密的学位论文在年解密后适用本授权书。__:^导师签名:本人签名:^日期:^—13期学校代码1

3、0701学号1502120808分类号TP391密级公开西安电子科技大学硕士学位论文面向老人轨迹的数据挖掘系统研究与实现作者姓名:高玉龙一级学科:电子科学与技术二级学科:电路与系统学位类别:工学硕士指导教师姓名、职称:杨刚教授学院:电子工程学院提交日期:2018年4月ResearchandImplementationofDataMiningSystemfortheElderlyTrajectoryDataAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMaste

4、rinCircuitsandSystemsByGaoYulongSupervisor:YangGangTitle:ProfessorApril2018摘要摘要随着信息技术的发展,数据产生的速度越来越快,对数据处理理论提出了更高要求,相关技术也得到了飞速发展。同时随着定位技术快速发展,大量移动对象得到了有效的定位跟踪,因而产生了海量轨迹数据。海量的数据催生出了庞大的数据分析需求,轨迹数据挖掘技术在此背景下快速发展起来。但因为轨迹数据具有复杂多变的特性,目前没有统一适合所有场景的理论与技术出现,因目标类型,应用场景不同只能采用不同的轨迹数据挖掘技术。同时,中国已经步入老龄化社会,独居、

5、失智老人越来越多。因此本文结合这两点背景,对老人轨迹数据挖掘方法进行了研究,主要做了如下几点工作:1.轨迹数据的采集一般使用GPS、北斗定位导航或者LBS基站定位,这些方式可能会出现定位误差,定位位置漂移,甚至定位位置点缺失。因此需要对轨迹数据进行数据预处理,本文采用卡尔曼滤波算法,通过微软的开源轨迹数据集,研究了行人的机动模型,并用该模型对行人轨迹进行平滑滤波。通过分析该轨迹数据集,确定了行人机动模型及其各种参数,并使用该数据集对提出的算法进行仿真分析。结果发现该机动模型能够比较吻合行人的运动规律,滤波效果明显。2.传统解决失智老人走失问题的解决方案一般是在地图中简单的指定一个范

6、围,如圆形或者矩形区域来划定老人可活动的范围,如果老人超出该范围则触发报警,这种方式不能根据老人活动规律调整活动范围。本文根据异常轨迹检测方法提出了一种基于网格划分的老人异常轨迹检测算法。该算法能够根据老人的活动自动调整可活动范围,实现活动范围的“生长”,同时该算法也是一种大数据实时处理算法,可以很方便的使用大数据实时处理框架Storm实现。3.本文还提出了基于网格划分的热点区域识别算法。该算法也具有实时性品质,可以容易的使用实时处理框架Storm实现。此外该算法还具有简单、算法复杂度低的优点。最后本文使用微软亚洲研究院开源的轨迹数据集对该算法进行了验证,能够满足识别出行人热点地区

7、的需求。同时由于使用了网格,可以计算出行人对每个网格的兴趣程度,能够直接使用协同过滤算法对不同的行人进行潜在感兴趣区域发现。4.最后为验证以上算法,并解决老人走失问题,本文设计并实现了老人轨迹数据挖掘原型系统。该系统使用实时大数据处理框架Storm搭建,并使用SpringBoot搭建了数据可视化网站,将分析处理后的结果通过网站进行可视化处理,并将老人轨迹异常情况推送到手机APP中,以便家人能够及时做出应对。关键词:老人轨迹,异常轨迹检测,热点区域识别,轨迹数据挖掘IA

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