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基于自编码网络的移动轨迹异常检测

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【作者】 方华强颜寒祺陈波程承旗

【Author】 FANG Huaqiang;YAN Hanqi;CHEN Bo;CHENG Chengqi;College of Engineering, Peking University;Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University;

【通讯作者】 陈波;

【机构】 北京大学工学院北京大学前沿交叉研究院

【摘要】 移动轨迹异常检测是指从一群轨迹中寻找偏离一般模式的轨迹。基于聚类的异常检测依赖成对轨迹的距离计算,其计算实时性差且异常检测准确率低。提出面向移动轨迹异常检测的自编码网络,该模型对一般模式的轨迹有鲁棒的向量化表达能力,能够重构出与原始轨迹相近的输出;而对于偏离一般模式的轨迹敏感,重构后的输出与原始轨迹的差异大。根据该差异可直接检测异常,无需计算轨迹间的距离。以出租车轨迹为研究对象,试验结果表明该模型有更高的F Score,并且在数据量较大时检测时间低于参照方法,因此在高动态、大数据量的场景具有更好的适用性。

【基金】 国家重点研发计划项目(2018YFB0505300)资助
【所属期刊栏目】 理论研究 (2019年05期)
  • 【分类号】TP274
  • 【下载频次】13
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