运动轨迹的计算分析与可视化

运动轨迹蕴含着速度、加速度、方向等重要的属性信息，是现代社会非常重要且复杂的元数据。对轨迹的可视化分析，可以应用到车站、街道、机场、港口等各种活动场所，对过往的车辆、行人及其他运动物体进行分析、检测异常等。我们提出了一种对运动轨迹进行可视化分析的新方案。在对轨迹聚类时充分利用了速度和方向属性信息，而且进行了簇的更新，以区分最终时段与历史时段的聚类结果。同时，通过不确定性计算，来观察轨迹属性值的不一致性。最后对结果通过HSV颜色空间进行可视化，便于直观的理解。

可视化结果展示：

Ø 数据：2007年8月份佛罗里达州迈阿密市的疏散逃生数据集

Ø H+S：聚类结果与速度信息

Ø H+S+Update：更新的聚类结果与速度信息

Ø H+V+Update：更新的聚类结果与不确定性信息

Fig.1. H+S

Fig.2. H+S+Update

Fig.3. H+V+Update