轨迹相似度度量

Frechet distance距离计算原理及python实现 Frechet距离的原理和python实现 阅读详情

0.轨迹相似度问题

有四种方法可以度量轨迹相似度:
(1)LCSS,longest comon subsequence
(2)Frechet distance
(3)DTW,dynamic time warping
(4)edit distance
轨迹TA,包含若干个(t,a)点。其中,a为位置点,t为时间戳。

1.Frechet distance

有一个简单的理解。人牵着一条狗,人走在一条曲线上,狗走在另一条曲线上,都不允许走回头路,所得到的的最短狗链长度就是Frechet distance

2.LCSS

有一个经典的问题,求解最大的公共子序列。公共子序列不要求序列中的连续两个点相连,比如说 BDCABA和ABCBDAB的最大公共子序列为BCBA
在这个基础上,我们提出了最长公共子序列的想法.LCSS值代表最多可被视同为同一点的点数(也就是最大公共子序列的长度)。


LCS算法实例
LCS算法实际操作流程。从左上角的矩阵点开始填写,最上面一行和最左边一列是0.从第二行开始,字符相同,为左上加1,字符不同,取左边和右边较大的一个。


LCSS方法定义
LCSS算法定义:其中,HEAD(T)表示T序列中最后一个点被移除。m,k分别是A序列和B序列的长度。ε表示序列最大允许的长度差,δ表示视为相同的两个点的范围。

如上式表明,可以采用递归算法计算LCSS,但是可能会产生溢出。

轨迹相似性度量方法 1 轨迹 轨迹作为一种时空数据[1],指的是某物体在空间中的移动路径,通常表示为GPS点的序列,例如tr=<p1→p2…pn>,其中点pi=(lat,lng,t),表示该物体在t时刻位于地理坐标位置(lat,lng)上,lat和lng分别表示纬度和经度。 大数据时代,随着车载导航系统的普及,海量的轨迹数据正在源源不断的产生,这些轨迹中蕴含着巨大的价值[2],例如可以进行交通流量分析和预测,为政府的城市规划提供建议;也可以进行轨迹聚类,发现那些被很多轨迹经过... 阅读详情

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