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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本公开实施例是关于一种在稀疏轨迹数据上的高效异常识别方法。该方法包括：基于所有事件模式，利用第一算法构建分层模式树；基于所述分层模式树，利用第二算法计算交通轨迹T的轨迹模式是否与任一事件模式匹配。本公开实施例通过分层模式树方法压缩事件背后的事件模式。在检查即将到来的交通轨迹是否与事件模式相关时，可以根据分层模式树提前停止计算。通过构建分层模式树和快速匹配的方式减少FDM的MTTD时间，减少计算的成本。加速后的FDM的计算效率很高，能够有效处理大量轨迹数据，能够对实时做出即时响应。

主权项：1.一种在稀疏轨迹数据上的高效异常识别方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1：基于所有事件模式，利用第一算法构建分层模式树；步骤S1.1：若当前检测的计数值i等于维度总数m，则当前递归返回；步骤S1.2：否则，获取下一个最佳维度curDim；步骤S1.3：利用分割方法，以松弛因子ρ分割curDim-th维度；步骤S1.4：对于curDim-th维度，若在一组模式P中添加一个事件模式pa的curDim-th维度范围在松弛因子ρ范围内，则在模式P中添加事件模式pa；步骤S1.5：将Ssub设置为分区集合的列表，列表包含同一分区中事件模式pa的ID；步骤S1.6：根据Ssub中的每个元素ej，创建子节点，并在子节点上递归地构建树节点c；步骤S1.7：根据树节点c开始下一次递归，并将当前迭代中树节点c的子节点设置为c；步骤S2：基于所述分层模式树，利用第二算法计算交通轨迹T的轨迹模式是否与任一事件模式pa匹配；步骤S2.1：初始化最小堆Q，计算根节点的下界和上界，并将根节点及其下界压入最小堆Q；步骤S2.2：处理最小堆Q中的节点，直到最小堆Q为空；步骤S2.3：在每次迭代中，根据最小堆Q中弹出下限的最小节点p，并使用下限检查是否可以在返回false的情况下终止匹配过程；步骤S2.4：若最小节点p为非叶节点，则计算最小节点p的每个子节点的下界和上界，如果下界小于第一阈值γ，则将该子节点压入最小堆Q；步骤S2.5：如果最小节点p为叶节点，则根据上界是否能在返回true的情况下停止进程；步骤S2.6：如果不能，则计算交通轨迹T的轨迹模式与最小节点p中每个事件模式之间的距离，并检查距离是否小于第一阈值γ；步骤S2.7：如果最小堆Q中的所有节点都已处理且进程未终止，则返回false。

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