基于室内传感网数据的行为轨迹几何代数建模与特征分析方法

摘要

伴随着地理信息技术的不断发展与进步，物联网的发展使得对空间目标进行长时间连续观测成为可能，传感器与移动终端已成为地理动态观测的重要手段，地理动态观测数据呈现多元化、精细化的特点。“服务型”GIS概念的提出，GIS研究需要更多地聚焦于人体行为及与之相关联的社会事件之中。时空轨迹作为人体行为的最直观反映，内蕴几何结构特征，是行为研究的重要窗口。
　　时空轨迹研究需要在数据组织时充分考虑到轨迹的时空动态性，在对其几何结构加以分析的基础上，形成特定的行为模态，实现几何分析到行为语义特征分析的转换。为应对目前逐渐兴起的室内定位、室内人体行为研究，时空轨迹分析方法在时空尺度和精细层次上都要有一定程度的提升，包括对室内场景网络建模以及传感器数据集成分析、室内运动定位与追踪、语义特征解析等方面需要进一步的完善。
　　本文以室内区域作为研究背景进行时空轨迹研究，选用传感器进行人体活动监测，尝试利用监测数据构建室内人体行为轨迹。引入几何代数理论方法，构建传感器场景网络，实现几何代数空间下动态网络的表达与路径计算;分析人体运动特征及语义特征，建立最小语义单元，实现空间数据到语义特征的转化;分析个人和群体运动的空间区域特征和拓扑特征。本文的研究工作主要包括以下几个方面:
　　(1)基于几何代数的场景网络与传感器数据集成表达。研究室内空间目标定位方法，针对传感器数据，基于图论思想，建立传感器网络;利用几何代数blade结构，实现空间网络节点—弧段—路径的统一表达，建立基于外积连通性的路径计算和节点连通性规则。
　　(2)基于室内传感器的人体轨迹重构及分析。根据传感器拓扑结构以及数据特征，提出人体室内运动的空间目标跟踪方法;利用基于几何代数的网络分析方法，构建动态网络路径实时计算规则，实现室内人体行为轨迹的构建;利用人体行为轨迹研究人体运动的空间特征和趋势特征。
　　(3)基于几何代数的空间语义模型。研究人体运动特征和行为模式，构建人体运动的语义特征;利用blade结构进行人体运动—语义的几何代数编码;建立节点聚类语义转化算法，实现空间监测数据到运动语义的转化;根据语义转化结果，采用空间统计分析方法，研究行为运动的空间分布特征。

目录

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论文说明

摘要

图目录

第1章 绪论

1．1 选题背景及研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 空间目标移动定位技术

1．2．2 时空轨迹分析及预测

1．2．3 运动特征及行为模式分析

1．2．4 存在的问题

1．3 研究内容、技术路线与论文组织

1．3．1 研究内容

1．3．2 技术路线

1．3．3 论文组织

第2章 基于几何代数的场景网络与传感器数据集成表达

2．1 传感器数据及场景设定

2．2 基于几何代数的网络数据模型

2．2．1 几何代数及其对象表达

2．2．2 网络要素的几何表达模型

2．3 基于传感器的人体运动轨迹表达

2．4 拓扑网络与传感器运动轨迹的集成框架

2．5 本章小结

第3章 基于室内传感器的轨迹重构及统计分析

3．1 基于传感器邻接关系的目标跟踪方法

3．2 基于几何代数的传感器数据轨迹重构方法

3．2．1 路径拓展规则

3．2．2 路径约束规则

3．2．3 轨迹重构算法

3．2．4 案例验证

3．3 不确定性解析及统计分析

3．3．1 不确定性解析

3．3．2 统计分析

3．4 室内空间活动规律挖掘

3．5 本章小结

第4章 基于几何代数的空间语义模型

4．1 基于几何代数的空间语义模型

4．1．1 室内环境下人体运动表达

4．1．2 基于几何代数行为轨迹语义类型表达

4．2 空间语义转化

4．3 空间行为特征挖掘

4．4 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 主要研究成果

5．2 论文特色

5．3 研究展望

参考文献

在读期间发表的学术论文及研究成果

致谢