基于多维特征的目标异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多维特征的目标异常行为检测方法。该方法充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向特征，通过对多维航迹数据的异常检测，实现对目标异常行为的挖掘，具体包括：步骤1，输入目标的多维航迹数据集，设置目标的属性和类型标签；步骤2，计算目标航迹间的多因素定向Hausdorff距离；步骤3，确定每条航迹的近邻航迹；步骤4，计算每条航迹的近邻密度；步骤5，计算每条航迹的多维度局部异常因子；步骤6，对每条航迹进行异常检测判决；步骤7，设置目标异常行为标签。所述方法参数设置简单，准确率高，工程易实现，在模式识别和智能情报处理领域有广阔的应用前景。

主权项

一种基于多维特征的目标异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入目标的多维航迹数据集TD＝{TR₁,TR₂,…,TR_n}，设置目标的属性和类型标签；步骤2，利用多维航迹数据中的位置、速度和航向特征，计算目标航迹间的多因素定向Hausdorff距离；步骤3，输入近邻数k，利用目标航迹间的多因素定向Hausdorff距离，确定每条航迹TR_i的近邻航迹步骤4，利用步骤3确定的近邻航迹计算每条航迹TR_i的近邻密度ρ(TR_i,k)；步骤5，利用每条航迹TR_i和TR_i近邻航迹的近邻密度，计算TR_i的多维度局部异常因子MDLOF(TR_i,k)；步骤6，输入异常阈值ε，对每条航迹TR_i进行异常检测判决，并将结果存放到异常指示向量中；步骤7，设置目标异常行为标签。