(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210249560.5 (22)申请日 2022.03.14 (71)申请人 西安邮电大 学 地址 710061 陕西省西安市长安 南路563号 (72)发明人 王佩　郭江波　王玉婷　汪陈伍　 曹衡　 (74)专利代理 机构 西安西达专利代理有限责任 公司 61202 专利代理师 第五思军 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/215(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 多特征多分辨 率轨迹异常检测方法 (57)摘要 多特征多分辨率轨迹异常检测方法， 包括以 下步骤： 1） 、 运动目标的轨迹提取； 2） 、 轨迹的运 动方向分组； 3） 、 多分辨率轨迹分段； 4） 、 轨迹的 多维特征计算； 5） 、 轨迹的特征聚类异常检测； 通 过结合多分辨率分段方法、 多维特征方法和聚类 方法， 融合了轨迹的上下文特征， 避免轨迹分段 带来的漏检行为， 可以检测轨迹位置、 速度、 方向 发生异常的轨迹， 可 以自适应的识别异常轨迹， 适用于轨迹异常检测的各 领域。 权利要求书3页 说明书5页 附图2页 CN 114612514 A 2022.06.10 CN 114612514 A 1.多特征多分辨 率轨迹异常检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 运动目标的轨迹提取， 具体做法是： 收集运动目标的时间信息与位置信息， 将运 动目标在一段时间内的连续序列的位置坐标定义 为目标的运动轨 迹； 步骤2， 将轨 迹按运动方向分组， 具体做法是： 用轨迹坐标计算轨迹运动方向， 按轨迹运动方向对轨迹进行分组， 分组之后对每个分 组轨迹生成一条拟合轨 迹； 步骤3， 多分辨 率轨迹分段， 具体做法是： 分别使用多个不同的分辨率对轨迹进行分段得到子轨迹， 相同分辨率的子轨迹为同一 个计算维度； 步骤4， 轨 迹的多维特 征计算， 具体做法是： 根据步骤3中不同分辨率的子轨迹计算真实轨迹与拟合轨迹的位置、 速度、 方向距离， 将位置、 速度、 方向距离作为轨 迹的多维特 征； 步骤5， 轨 迹的特征聚类异常检测， 具体做法是： 根据步骤4的多维特征进行轨迹聚类， 将同一个方向组的轨迹分为两个小组， 对每个小 组计算异常 分数， 根据异常 分数对轨 迹进行合并， 最后得到异常轨 迹和正常轨 迹。 2.根据权利要求1所述的多特征多分辨率轨迹异常检测方法， 其特征在于， 所述的步骤 2中， 具体包括以下步骤： 步骤2.1， 对轨 迹按运动方向分组， 具体做法是： 步骤2.1.1， 收集每条轨迹起始时刻的位置坐标和消失时刻的位置坐标， 位置坐标用横 坐标和纵坐标表示， 用轨 迹起始位置坐标与消失位置坐标的变化 量计算轨 迹的运动方向； 步骤2.1.2， 将步骤2.1.1中计算的运动方向作为轨迹的特征， 使用聚类算法对轨迹的 运动方向进行聚类， 得到 轨迹的多个分组； 步骤2.2， 对步骤2.1.2得到的每个分组生成拟合轨迹， 拟合轨迹的坐标由分组内的轨 迹确定， 具体做法是： 步骤2.2.1， 设置轨迹采样点数量， 对轨迹的起始点之间的空间位置距离进行等间距分 割， 计算分割点的坐标； 步骤2.2.2， 将真实轨迹中与分割点的空间距离最小的点作为采样点， 记录采样点坐 标； 步骤2.2.3， 计算分组内所有采样点的平均坐标， 将相邻采样点的平均坐标位置连接作 为拟合轨 迹的位置坐标。 3.根据权利要求1所述的多特征多分辨率轨迹异常检测方法， 其特征在于， 步骤4中， 轨 迹的多维特 征， 其计算又包括以下步骤： 步骤4.1， 计算轨 迹多维局部位置特 征与全局位置特 征， 具体步骤如下： 步骤4.1.1， 选取同一分辨 率得到的子 轨迹； 步骤4.1.2， 计算真实子轨迹与对应拟合轨迹的子轨迹之间的空间距离， 用后一时刻与 前一时刻的空间距离 差表示当前维度内子 轨迹的局部运动变化； 步骤4.1.3， 将该轨迹所有子轨迹的空间距离差求平均 值， 用该平均值表示轨迹在当前 维度的位置变化特征， 然后返回步骤4.1.1选取其他分辨率的子轨迹进 行循环， 直到完成所 有维度位置变化特 征的计算， 计算方法如公式(1)所示：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114612514 A 2其中 表示分辨率为εl时轨迹i的位置偏移特征， k表示子轨迹的序号， M( εl)表示分 辨率为εl时的子轨迹段数， di,k表示目标管i 的第k段子轨迹的真实位置与拟合轨迹的偏移 距离， di,k‑1表示目标管i的第k ‑1段子轨迹的真实位置与拟合轨迹的偏移距离， εl表示分辨 率； 步骤4.2， 计算轨 迹多维局部 速度特征与全局速度特 征， 具体步骤如下： 步骤4.2.1， 选取同一分辨 率分段得到的子 轨迹； 步骤4.2.2， 分别计算真实子轨迹段和对应拟合子轨迹段的速度， 用两者的速度差异表 示当前维度内子 轨迹的速度变化特 征； 步骤4.2.3， 用所有子轨迹的速度变化特征求平均 值， 用该平均值表示轨迹在当前维度 的速度变化特征， 然后返回步骤4.2.1选取其他分辨率的子轨迹进 行循环， 直到完成所有维 度的速度变化特 征的计算， 计算方法如公式(2)所示： 其中 表示分辨率为εl时轨迹i的速度偏移特征， vi,k表示目标管i 的第k段子轨迹的 平均速度， 表示拟合目标 管i的第k段子 轨迹平均速度； 步骤4.3， 计算轨 迹多维局部方向特 征与全局方向特 征， 具体步骤如下： 步骤4.3.1， 选取同一分辨 率得到的子 轨迹； 步骤4.3.2， 分别计算真实子轨迹段和对应拟合子轨迹段的方向， 用两者的方向角度差 异表示当前维度内子 轨迹的方向变化特 征； 步骤4.3.3， 将该轨迹所有子轨迹的方向变化特征求平均 值， 用该平均值表示轨迹在当 前维度的方向变化特征， 然后返回步骤4.3.1选取其他分辨率的子轨迹进 行循环， 直到完成 所有维度方向变化特 征的计算， 计算方法如公式(3)所示： 其中 表示分辨率为εl时轨迹i的方向特征， ai,k表示真实目标管i的第k段子轨迹的 运动方向， 表示拟合目标管i的第k段子轨迹的运动方向， M( εl)表示分辨率为εl时子轨迹 的段数， k表示子 轨迹的序号。 4.根据权利要求1， 其特征在于， 步骤5中， 所述的轨迹的特征聚类异常检测， 包括以下 步骤： 步骤5.1， 多特 征轨迹聚类， 具体做法是： 步骤5.1.1， 选取轨 迹在不同维度的位置特 征进行聚类； 步骤5.1.2， 选取轨 迹在不同维度的速度特 征进行聚类； 步骤5.1.3， 选取轨 迹在不同维度的方向特 征进行聚类； 步骤5.2， 轨 迹组合并， 具体做法是： 为了步骤5.1中每一次聚类， 都要对得到的分组计算组内异常分数， 异常分数为不同维权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114612514 A 3