行为轨迹

摘要： 目前,人脸识别技术已经相对成熟,探讨该技术在不同领域内的应用势在必行。幼教行业较为特殊对于学生的行为轨迹及出入园安全有着更高的要求。基于此,将大数据系统引入幼教领域十分必要。本文在介绍了基于人脸识别的幼教大数据综合系统后重点从教师及学生的考勤、学生学习轨迹的跟踪与分析、学习行为评估、离校安全辅助等四个方面探讨其具体应用,希望为后续的引入及发挥价值提供必要参考。

摘要： 城市功能区识别对于城市规划和管理具有重要的支撑作用,目前大部分研究主要依赖于影像和兴趣点(POI)分布数据进行识别,但多将区域内不同出行行为的人群混杂在一起,没有考虑不同群体对区域产生的不同影响。结合物以类聚、人以群分的思想构建城市功能区识别模型UFAI,通过学习不同功能区人群出行活动的特征识别相应功能区。基于大样本粗粒度的匿名轨迹数据,刻画并提取个体出行特征,依据个体的出行特征划分人群类型。在此基础上,构建并训练多任务深度学习模型,实现城市功能区识别。选取北京市2 000万匿名用户10个月的手机信令数据作为人群出行轨迹数据,使用UFAI模型进行计算,并与决策树、随机森林、集成学习梯度提升决策树等7种传统分类模型进行对比。实验结果表明,UFAI模型的F1值达到0.95,与对比模型相比提升了0.10~0.29,具有更好的识别性能。

摘要： 将音乐情感识别集成到音乐推荐系统中时存在用户感知情感与歌曲/歌词预期情感不一致的困难。为了解决这一难题,本文通过分析用户行为轨迹来构建用户音乐偏好。对用户播放行为中记录的歌曲使用LDA方法识别歌曲歌词,生成客观文本向量,基于对应的用户评论生成主观文本向量,再将两个向量融合为表达用户音乐偏好的综合文本向量,然后使用用户播放行为特征来处理时间和播放次数两个要素对用户偏好的衰减影响,并使用用户行为统计特征来平衡用户长期行为特征对用户当前偏好的影响,从而建立基于用户行为轨迹的用户在线音乐偏好模型。通过采集网易云音乐数据进行实证研究发现,本模型的推荐效果要高于单纯使用歌词文本向量的偏好算法。本研究为基于情感识别的在线音乐推荐提供了新的思路和方法。

摘要： 介绍炎症性肠病患者在疾病自我管理过程中的行为轨迹特征,总结炎症性肠病患者的自我管理模式,指出护理人员应根据患者自我管理行为轨迹特征进行阶段化的管理,重视并加强患者对疾病风险的感知,帮助患者树立终身管理理念,实现炎症性肠病患者自我管理能力的提高,进而提高疾病治疗效率,降低复发率。

摘要： 随着经济的持续发展及手机等通信工具的广泛普及,电信诈骗日渐猖獗,每年因此造成的经济损失达万亿元,若不能有效制止该情形,将给社会带来极大损失。电信诈骗通常采取高频外呼的方式来扩大目标范围,因此,若能通过技术手段实时侦别电诈高危号码,并及时关停,掐断电信诈骗的实施,是保护群众财产安全最有效的方式之一。本文介绍了一种基于位图实时侦别高频呼叫的方案,采集用户信令话单,利用流批一体计算引擎、内存数据库等技术手段,通过位图算法压缩用户通话行为轨迹,以此实现对用户是否存在连续性通话行为的判断。针对疑似诈骗客户进行语音功能限制,达到保障用户的通信及财产安全,免受诈骗干扰的效果。

摘要： 针对敏感区域,基于智能图像识别、定位与轨迹跟踪方法,提出了一种新的电子设备监测识别与定位方法。提供以“物”为中心的身份识别、行为识别、威胁评估新功能,实现对不同安全等级电子设备轨迹行为的实时智能监测和及时预警响应。利用目标识别与定位算法对监测区域任意时段内电子设备的历史运动轨迹进行图形化表征,并通过人工辅助进一步判断敏感区域内设备的异常情况,可以为敏感区域电子设备的管理提供增强的安全管理,有利于及时追溯威胁源头,避免敏感区域内电子设备带来的安全问题,从而为关键信息基础设施及其敏感区域提供增强的物理环境安全与网络信息安全保障。

摘要： 行为体验是环境行为学和用户体验等相关理论发展过程中的共有概念,以人—行为—环境—体验四者的相互关系为研究重点.目前,有关行为体验的理论更多地应用于建筑空间设计以及工业产品设计之中.笔者设法将行为体验的概念运用于高速动车乘车空间的内饰设计中,通过分析乘客乘车中的连续性活动、对相关设施的交互操作等各种行为特征,并结合实地调研中乘客在乘坐动车的一系列行为轨迹的分析,从设计的角度得出乘客在这些行为中产生的体验需求和对应策略方案,从而打破传统意义上优化内饰的设计思路.

摘要： 为了解决传统多群体用户画像构建系统画像结果准确率低的问题,引用大数据技术设计了一种新的多群体用户画像构建系统,针对系统的硬件和软件进行优化.系统硬件分为四个主要模块,分别是数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据可视化模块.以定期上传的方式采集数据信息,设计网络爬虫结构图提高数据采集效率,数据存储模块负责存储采集模块得到的用户数据、网络爬虫数据、中间处理数据以及结果数据,通过数据分析模块实现URL分类、构建用户画像、统计分析用户行为、设定用户行为.由数据源分析汇总、数据类型设置标签,并对标签进行分级,设定标签权重实现软件设计.实验结果表明,基于大数据的多群体用户画像构建系统构建的画像准确率更高,应用效果更好.

摘要： “被人追杀”这种看似很戏剧化的场景,通常只会在我们的梦中出现。可是,这意味着你在生活中面临着较大压力,而你想要逃的目的是为了躲避这种压力。今天,我们按照行为主义学派的观点,来进行一场情景模拟测验,通过分析你的行为轨迹,来简析你潜意识的想法。

摘要： 我国民居厨房设计从满足基本的传统做饭需求,发展到追求舒适健康的心理满足感,进口橱柜一体化设计已难以达到中式厨房要求。从"设计事理学"角度,通过3D追踪捕捉技术应用,通过基础研究的大数据分析,就适应中式烹调进行深入的试验与调研,探究符合中国人使用的整套厨房,为实现厨房设计基础应用提供更多可能。在此基础上,阐述现代厨房未来发展趋势,针对民居厨房现状,从生活出发展开设计思想的探索,回归中国人身心健康及其生活特质相联系的设计文化,研究未来厨房设计方案,为未来厨房的设计实践提出系统的应用策略。

摘要： 建筑能耗不仅取决于建筑的物理节能性能,更受到使用者室内行为的影响.随着室内定位技术的发展,大量的室内行动轨迹可以被监测记录.这些轨迹既可以揭示人在室内的分布规律,也可以被进一步转译为具体使用行为,从而探究使用行为和建筑能耗间的关联性.但是,由于轨迹信息的复杂性、多样性及外部噪声干扰,现有统计分析方法很难对数据进行深度解读,且容易受到研究者先验知识的影响.本文提出了一种全新的基于卷积自编码神经网络(CAE)的行为轨迹聚类算法.该算法使用CAE模型,将原始轨迹数据进行压缩并产生对应的特征向量,根据特征向量间进行聚类分析.算法可以通过非监督式的学习方式,自动提取轨迹主要特征并排除噪音等干扰.此算法被成功应用于真实展览空间中参观人员行动特征的分析中,并成功提取了典型的空间行为轨迹模式.在此基础上,结合问卷调查的背景信息,将参观者人员的个体属性与行为模式进行了综合的分析,并发现内在规律.

摘要： 为了有效防御应用层分布式拒绝服务攻击(DDoS),定义了一种搭建在Web应用服务器上的基于Web行为轨迹的防御模型.把用户的访问行为抽象为Web行为轨迹,根据攻击请求的生成方式与用户访问Web页面的行为特征,定义了四种异常因素,分别为访问依赖异常、行为速率异常、轨迹重复异常、轨迹偏离异常.采用行为轨迹化简算法简化行为轨迹的计算,然后计算用户正常访问网站时和攻击访问时产生的异常因素的偏离值,来检测针对Web网站的分布式拒绝服务攻击,在检测出某用户产生攻击请求时,防御模型禁止该用户访问来防御DDoS.实验采用真实数据当作训练集,在模拟不同种类攻击请求下,防御模型短时间识别出攻击并且采取防御机制抵制.实验结果表明,Web行为轨迹的防御模型能够有效防御针对Web网站的分布式拒绝服务攻击.

摘要： 通过使用非正常手段模拟人类操作行为,绕过验证码系统,黑客工具就可以向系统后台发起批量请求,实现对系统的攻击,从而给系统的正常运行带来很大的风险,轻则影响系统运行,重则产生巨大的经济损失.而传统的验证码方法,在易用性和人机识别率方面都存在不足,行为式验证码应运而生.文章提出了一种基于行为式验证码的行为轨迹信息来构建特征工程,并运用梯度提升模型来进行人机行为识别的方法,在10万真实的行为轨迹样本上可以获得90％以上的识别准确率.

摘要： 目前,随着装载GPS功能的手机型信息终端普及和高速通讯网络的不断完善,每天都会产生和储存以及接收包含位置信息在内的大量且多样的数据,同时这些也可作为大数据而受到广泛瞩目.本论文将着眼于掌握游客的行为轨迹和对区域印象和认识或者评价的领域,分析大数据对旅游研究应用的可能性,在参考日本等国外专家学者和研究人员的先行研究成果基础上,阐述利用大数据的利弊,概括获得位置信息方法的发展变迁,介绍与掌握、分析游客行为轨迹,并通过案例分析来把握游客对旅游目的地区域的印象或者评价,提出今后利用大数据的发展动向、趋势以及面临的课题,同时还就大数据是否具有广泛代表性和可信度展开相关论述.

摘要： 大数据的发展为城市规划带来了新资源、新机遇,互联网思维和跨界也频繁地被规划师提起.龙瀛利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行,胡志赛等利用手机数据分析湛江市城市综合交通规划居民出行,龙瀛等利用公交一卡通刷卡数据评价北京职住分离的空间差异并极端出行进行研究.通过观察图7可以看到灰色人群有以下几个主要分布特征:该群体基本分布在中心城外围，边缘集团和绿化隔离地区的地铁站点周边;其最主要集中在中心城各市区地铁线的终点站，比如5号线的北端-天通苑北、天通苑，南端-宋家庄站;1号线西端苹果园站，八通线东端土桥站;6号线西端海淀五路居站，东段草房站;4号线南端新宫站、枣园等;这些站点大多既是市区线路的终点站，也是郊区线路与市区线路换乘的起点站，灰色人群是一个客观存在的群体，不在传统的城乡规划研究的范畴，不易通过任何调查方式所感知，利用公交卡刷卡数据可以感知到他们的存在，并掌握他们的出行模式，以此来评估经济手段、公共政策对该群体造成的影响。进一步，居民的日常行为轨迹和物理世界的动态变化情况正以前所未有的规模、深度和广度被数字世界所捕获，通过对他们的数字脚印进行分析和处理，从大量的数字脚印中挖掘和理解个人和群体出行模式和城市动态规律，并把数字脚印的信息利用到各种创新性的服务中，包括社会关系管理，公共安全维护，人类健康改善，城市资源和环境资源的管理与保护中。

摘要： 研究构建了一个虚拟现实实验,对人在城镇空间体验过程中的空间认知、空间记忆及空间行为进行研究.实验招募了76名参测者对虚拟现实环境进行体验,通过分析其行为轨迹和主观反馈数据,探讨了人们受空间的影响形成空间记忆,构建空间地图并产生相应的行为模式.同时通过比较参测者的行为轨迹和真实城镇功能结构,解析城镇空间演进同人行为之间的相互作用机制.实验结果展望了虚拟现实技术在城市空间认知研究领域的未来.

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏轨迹的车辆运营行为类型识别方法，其方法步骤为：将多类型车辆轨迹数据通过数据清洗去除无效数据，得到清洗后车辆轨迹数据；将清洗后车辆轨迹数据以及语义分段数据进行数据融合，得到融合后数据；对轨迹段数据基于监控点稀疏采样；训练出行类型分类深度网络；输入待判决的稀疏轨迹序列，输出轨迹段行驶类别分布。本发明有益效果：本发明可将浮动车数据与私家车等多源数据融合在一起进行分析，为车辆移动行为模式提供更多的洞察，能更好地掌握城市交通状态；提供了发现车辆移动模式的可能性，为区分用于非法运营的车辆提供了新的视角。

摘要： 本发明公开了一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为模式识别方法，包括轨迹数据处理、提取轨迹特征点、建立相似度距离模型得到计算轨迹点之间的时空距离矩阵、使用Mean Shift聚类算法对渔船的轨迹进行第一步聚类，使得时空距离相近且连续轨迹点聚在一起，对应着同一种捕捞行为、使用K‑means聚类算法对轨迹段的平均速度进行聚类，使得平均速度相似的轨迹段聚在一起，从而对一艘渔船所有的轨迹段按照抛锚，航行和捕捞行为进行分类。本发明方法降低计算开销，提高效率和通用性。

摘要： 本发明公开一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法，包括：设置目标、时间以及分析参数；过滤目标的轨迹数据；聚合上述数据，获得目标活动时间集合；统计设备距离信息并与目标活动时间集合关联；统计所有目标采集设备并去重；过滤目标跟随人员的轨迹数据；聚合上述数据并输出至下一环节；将上述数据与目标的轨迹数据进行数据关联；判断并输出满足轨迹交叉条件的数据；聚合上述数据；判断目标是否满足多种轨迹碰撞目标条件；输出所有满足条件的多种轨迹碰撞目标。本发明实现精准分析目标人员的多种轨迹碰撞目标，可快速获得行为轨迹库中多种轨迹碰撞目标的分析结果。

摘要： 本发明提出了一种利用海量行为轨迹数据进行轨迹追踪以及轨迹判别的工作方法，包括如下步骤：S1，将云端数据通过数据抽样方式向用户进行推送，将行进轨迹历史数据中获取的行进轨迹时间数据、时间预测数据、以及出发地点和到达地点的风速数据、气温数据和降水量数据进行提取，S2，将提取后的行进轨迹相应的风速数据、气温数据和降水量数据进行收敛估计之后反馈给用户。

摘要： 本发明公开一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法，包括：设置目标、时间以及分析参数；过滤目标的轨迹数据；聚合上述数据，获得目标活动时间集合；统计设备距离信息并与目标活动时间集合关联；统计所有目标采集设备并去重；过滤目标跟随人员的轨迹数据；聚合上述数据并输出至下一环节；将上述数据与目标的轨迹数据进行数据关联；判断并输出满足轨迹交叉条件的数据；聚合上述数据；判断目标是否满足多种轨迹碰撞目标条件；输出所有满足条件的多种轨迹碰撞目标。本发明实现精准分析目标人员的多种轨迹碰撞目标，可快速获得行为轨迹库中多种轨迹碰撞目标的分析结果。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于行为轨迹的员工行为识别方法，包括：利用人脸识别模型识别员工人像图片；若确定员工人像图片为内部员工图像时，生成内部员工运动轨迹，并检测内部员工的违规情况；若确定员工人像图片为外部员工图像时，生成外部员工运动轨迹；若外部员工没有陪同员工图像，得到外部员工的违规信息；若有陪同员工图像，将陪同员工运动轨迹和外部员工运动轨迹输入至支持向量机模型，得到陪同员工和外部员工之间的距离，并检测外部员工的违规情况。本发明还涉及一种区块链技术，违规信息可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种基于行为轨迹的员工行为识别装置、设备以及介质。本发明可以提高员工违规情况检测的准确性。

摘要： 本申请公开了移动通信技术领域中一种用户设备的行为轨迹的定位方法、装置及可读存储介质。本申请提供的技术方案中，根据用户设备的测量报告获取用户设备的目标基站切换特征，目标基站切换特征用于指示用户设备在目标时段内经过的基站的信息和切换顺序；将与目标基站切换特征具有预设映射关系的目标行为轨迹信息确定为该用户设备的行为轨迹信息，目标行为轨迹信息用于指示目标道路和用户设备在目标道路的行为，并且行为轨迹信息所指示的目标道路位于目标基站切换特征中的基站的覆盖区域。本申请提供的技术方案，提高了对用户设备的行为轨迹定位的准确度。

摘要： 本发明提供一种领域评审专家行为轨迹的知识图谱构建方法，采用自顶向下与自底向上相结合的方法完成构建。通过爬虫进行数据采集并预处理；定义领域本体，建立模式结构；利用自然语言处理技术进行知识抽取；针对同名专家的多类属性特征，提出基于地点一致性与时间重合性相结合的行为轨迹相似度匹配算法，结合编辑距离和余弦相似度确定消歧专家，实现知识融合；最后将知识存储在图数据库neo4j中，查找专家间建立的直接关系路径和间接关系路径，完成亲密度计算。本发明的方法同名专家消歧的F1值为93％，相比现有技术提高16％，解决了知识图谱中实体歧义问题。该知识图谱可有效表示专家行为轨迹及社会关系等，计算专家亲密度，为评审专家的遴选提供知识基础。

摘要： 本发明属于数字化可视管理技术领域，具体涉及一种人员行为轨迹的数字化可视管理系统及方法。包括登录系统，根据登录用户的工号推送信息；通过历史检索，结合日历清单，可查看该登录人历史日期的行为轨迹，包括日期显示、工单任务数量及其任务清单、非工单任务数量及其任务清单，同时以时间线的方式，记录该登录人一天的行为轨迹，包括到岗时间、准备工单时间、开工时间、完工工单和时间、建立非工单任务时间、完成非工单任务时间、离岗时间。其有益效果在于：实现了员工工单任务和非工单任务的闭环数字化管理、员工在岗/离岗状态的可视化展示、员工健康状态的直观呈现、人员的现场定位，以及当日和历史选定日人员任务行为的全要素展示等功能。

摘要： 本发明公开了一种结合眼动数据和行为轨迹追踪的训练评估方法，包括眼动采集模块、体位数据采集模块、中央处理模块和反馈终端模块，所述中央处理模块包括眼动数据收集系统、位移数据收集系统和计算处理系统，所述体位数据采集模块中设置有微波位移传感器，所述眼动采集模用于对检测对象的目光焦点轨迹、区域与眼动运动频率进行实时追踪，通过对双眼的目光焦点和具体肢体动作变化两个通道的数据进行采集并记录，逐一分析两部分数据与既定训练标准的偏差，同时计算两部分数据的相关联动性，通过对受训者的目光焦点进行实时追踪，得到注意力检测数据，通过微波传感器对受训者的体位移动进行精准位置确认和记录，检测复杂动作位移更精准。