轨迹相似性度量方法总结

2024-04-19 02:12:45

轨迹相似性度量方法总结

基于点的度量
基于形状的度量
基于分段
基于特定任务

基于点的度量

1.欧氏距离

优点：线性计算时间
缺点：轨迹长度要相同

2.DTW

是对时间序列距离测量的改进

优点：考虑到时间差；
比欧式距离效果好

缺点：对噪音比较敏感

３.LCSS

优点：对噪音有一定的鲁棒性

缺点:阈值不好定义

4.EDR

优点：对噪音有一定的鲁棒性

缺点:阈值不好定义

EDR和LCSS的比较:

共同点:他们都是基于点的

EDR计算操作代价时需要考虑未匹配的点

不同点：LCSS代价高，EDR代价低

基于形状的度量

5.Hausdorff距离

计算两条轨迹之间最近点距离的最大值.

条件:

两条轨迹之间点的个数不能相差太多,

对噪音敏感

6.Frechet距离

基于动态规划的思想,
对噪音敏感

基于分段

7.单向距离(OWD)

OWD距离的基本思想基于两条轨迹围成的面积，当面积大，说明轨迹之间距离较远，相似度就低；相反，若围成的面积为0，则说明两条轨迹重合，相似度最高。

8.LIP

当某区域面积的周长占总长比重大时权重也自然就大；当Area均为0时，说明两条轨迹重合没有缝隙，LIP距离为0；当Area加权和大时，则说明两条轨迹之间缝隙较大，LIP距离也就大。此外，权重由区域周长占总长比重大决定，也一定程度对抗了噪音点的干扰。

只作用于2维轨迹

基于特定任务

9.CATS(基于线索感知的轨迹相似度)

由于轨迹在采集的时候可能会存在大量采样点缺失的轨迹段，而对象的同一种运动行为形成的轨迹在空间上和时间上应该都比较接近，
因此,对于同一模式的轨迹，将他们的采样点相互补充，得到一条采样完整的轨迹。CATS可以支持局部时间扭曲，对轨迹的采样率和长度都没有要求，并且对噪声具有鲁棒性。

10.TRACLUS(轨迹聚类)

通过轨迹聚类找出有代表性的相似轨迹

11.NEAT

轨迹聚类时,考虑路网因素,分三次聚类

12语义轨迹

轨迹序列包含时空语义信息

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/109333641

https://www.jianshu.com/p/8a5755c1831a

https://www.zhihu.com/question/27213170?sort=created

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