面向室内空间的语义轨迹提取方法研究

摘要

随着移动互联网的兴起，位置信息的价值也愈发突显，利用海量位置数据分析用户的行为，解释人们的活动规律，挖掘顾客的潜在价值越来越受到人们的关注。得益于卫星定位和测绘技术的发展，室外定位已经有了较为稳定成熟的解决方案，关于用户在室外的行为研究也日臻成熟。而由于室内环境复杂，目前还没有统一稳定的技术手段，获取到的室内行为知识也有限。另一方面有数据表明，人们有80～90％的时间在室内环境中度过，在室内留下了大量的足迹。因此，近年来许多公司看中了室内定位数据的巨大市场，在其中投入了大量的研究，使得室内定位和相关的数据分析如雨后春笋般涌现。
　　针对室内定位数据中存在的问题，本文研究了提取语义轨迹的理论和方法，能够在减少错误、压缩原始轨迹的同时，增强轨迹的表达能力，使得更深入的轨迹数据挖掘成为可能。具体来说，本文的主要研究内容和创新成果包括:
　　(1)利用现有的IFC几何模型，实现了室内空间模型的自动化构建，扩充了模型的输入来源，同时提出了空间索引和离线距离矩阵组合的混合索引方法，优化了最小室内移动距离的计算。
　　(2)利用轨迹的时空特性，在DBSCAN的基础上，提出了基于时空密度的事件提取算法，并引入了区间调度算法解决了聚簇中存在的事件冲突问题，能够有效提取轨迹中发生的主要事件。
　　(3)开发了一套室内定位数据分析工具集，能够以可视化的方式调整语义轨迹提取算法，并在真实数据集合模拟数据集上验证了算法的有效性。

目录

声明

摘要

1．1 课题背景与研究意义

1．2 本文工作及贡献

1．3 论文组织

第2章 语义轨迹提取的相关技术

2．1 原始轨迹的获取

2．2 轨迹数据的处理

2．2．1 室内定位数据清洗技术

2．2．2 室内空间模型

2．2．3 事件提取

2．2．4 语义空间映射

2．3 本章小结

第3章 问题描述和系统框架

3．1 问题定义

3．2 问题分解

3．3 语义轨迹提取框架

3．4 本章小结

第4章 室内空间模型的构建

4．1 室内外空间模型对比

4．2 室内空间模型的自动生成

4．2．1 室内空间中的符号模型

4．2．2 室内空间模型生成算法

4．3 室内空间的度量模型

4．3．1 空间距离度量

4．3．2 混合索引与最小室内移动距离的加速计算

4．4 本章小结

第5章 语义轨迹的提取

5．1 室内定位数据清洗

5．1．1 楼层定位数据的纠正

5．1．2 非法定位点的过滤

5．2 室内事件的提取

5．2．1 室内事件和事件轨迹的定义

5．2．2 基于时空密度的事件提取

5．2．3 基于区间调度的事件冲突解决算法

5．3 语义增强与应用

5．4 本章小结

6．1 实验环境说明

6．1．1 实验配置

6．1．2 真实室内定位数据的获取

6．1．3 模拟室内定位数据的生成

6．2 结果分析

6．2．1 评测标准

6．2．2 参数选取

6．2．3 实验结果对比

6．2．4 室内定位数据分析工具集

6．3 本章小结

7．1 工作总结

7．2 未来研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢