概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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计算轨迹相似性是各种时空应用的关键和基本任务，如聚类，预测和异常检测。传统的相似度度量方法dtwh和Hausdorff由于计算复杂度为二次元，无法处理大规模数据。为了解决这一问题，提出了多种轨迹表示学习方法来逼近度量空间，同时降低相似性计算的复杂度。然而，这些工作都是基于RNN后端设计的，导致在长轨迹上性能下降严重。本文提出了一种新的基于图的方法TrajGAT，该方法对层次空间结构进行了显式建模，
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2024-06-04 14:44:25
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人与车辆的轨迹体现了交通基础设施的重要信息，在许多涉及轨迹数据分析的实际应用中，轨迹相似度计算具有重要意义。近年来，基于深度学习的轨迹相似技术有望提高传统相似技术的效率和适应性。然而，现有的轨迹相似性学习方案强调的是空间相似性而不是时间相似性，这使得它们在时间感知分析中不是最优的。为此，本文提出ST2Vec，一种基于轨迹表示学习的架构，考虑轨迹对之间的细粒度空间和时间相关性，用于道路网络中的时空相
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2024-01-29 00:41:15
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# 轨迹相似度算法 Python 实现
## 简介
本文将教会你如何实现轨迹相似度算法。轨迹相似度算法用于计算不同轨迹之间的相似度，常用于地理信息系统、运动轨迹分析等领域。我们将使用 Python 编程语言来实现这个算法。
在开始之前，我们先来了解一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集、整理轨迹数据 |
| 2
原创
2024-02-02 09:28:15
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Efficient and Effective Similar Subtrajectory Search with Deep Reinforcement Learning摘要：相似轨迹搜索是一个基本问题，在过去的20年里已经得到了很好的研究。然而，类似的子轨迹搜索(SimSub)问题，目标是返回轨迹的一部分(即子轨迹)，这是与查询轨迹最相似的，尽管它可以以一种更细粒度的方式捕获轨迹相似性，并且许多
2020年2月28日星期五 今天我们来学习文件的使用并验证自动轨迹绘制实例文件的使用文件的类型 文件是存储在辅助存储器上的数据序列 文件是数据存储的一种形式 文件展示形态：文本文件和二进制文件 ：读入一行内容，如果给出参数，读入该行前size长度: s=f.readline(
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2024-06-01 21:19:27
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目录背景思路与核心代码数值实验优缺点分析参考文献 背景在前面2文，我们分别讨论了利用夹角余弦来计算轨迹相似度和利用缓冲原理来计算轨迹相似度两种方法，前者可以作为一个baseline提供参考，后者的计算更符合人们的感官和事实，今天，我们要从计算机视觉出发，考察两条轨迹的相似度。思路与核心代码可以这么去想，首先，分别将两条轨迹点“串点连线”画出两条轨迹，同时控制画布的大小和渲染颜色，比如都是400*
# Python车辆轨迹相似度计算
在智能交通系统中，车辆轨迹的分析与比对是十分重要的。通过计算不同车辆的行驶轨迹相似度，运输公司、城市规划者以及交通管理者可以更有效地管理交通流量、提高行驶效率。本文将介绍如何在Python中实现车辆轨迹相似度计算，并通过示例代码进行说明。
## 1. 概述
车辆轨迹通常是以时间序列的形式表示的，每个时间点记录了车辆的位置坐标（经度和纬度）、速度和方向等信息
轨迹相似度计算在拼车、道路规划、交通优化等领域有着广泛的应用。最近移动设备的发展使得可用轨迹数据的数量出现了前所未有的增长，单个机器已经无法支持高效的查询处理。因此，需要一种分布式的内存轨迹相似性搜索方法。然而，现有的分布式方案要么浪费计算资源，要么无法支持正在使用的相似性度量范围。为了在Spark上处理top-k轨迹相似性查询，提出了一种分布式内存管理框架REPOSE。提出了一种参考点trie
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2024-06-14 23:07:43
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两幅图像的特征相似性对比图像特征相似性SSIMSSIM特征相似性检验 图像特征相似性通过PSNR、SSIM以及图像特征对两幅图像进行相似性比较，下面把比较的代码和函数输出搬上来以供参考。SSIMSSIM评估流程如下：对于输入两副图像，首先计算亮度评价并进行比对，得到第一个相似性对比，在此基础上减去亮度评价影响，计算对比度评价，得到对比度对比，再用上步结果除掉对比度评价进行结构评价，得到结构对比，
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2024-01-27 19:55:13
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在实际当中，我们经常需要比较两条轨迹之间的误差。但是，由于 ground-truth 轨迹与相机轨迹很可能不在一个参考系中，它们得到的轨迹并不能直接比较。这时，我们可以用 ICP 来计算两条轨迹之间的相对旋转与平移，从而估计出两个参考系之间的差异。设真实轨迹为 Tg，估计轨迹为 Te，二者皆以 TW C 格式存储
0 度量测量给定相似性测量f和三条轨迹Ti，Tj和Ta如果f满足以下条件，那么称f为一个度量测量
唯一性
非负性
三角不等式
对称性
一些聚类算法（K-means，KNN）、一些数据结构（KD树、ball-Tree）都需要在度量空间中实现1 基于点之间的距离1.1 最近对距离 Closest-Pair Distance从两条轨迹中
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2023-12-29 20:44:01
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0、论文基本介绍以及相关内容分析移动用户位置的相似性，提取移动用户的相似路径在出行路径预测、兴趣区域发现、轨迹聚类、个性化路径推荐等领域具有广泛的应用。重点：利用移动用户定位数据找到合适轨迹的表示方法，如何高效计算移动用户轨迹间的相似性成为热点。本文---基于改进LCSS的移动用户轨迹相似性查询算法研究：
（1）移动用户原始轨迹数据->抽取位置序列->映射为具有时间和地理位置信息的序列
合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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！！！本博客，是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~！！！还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试！！！——始终相信学习多一点探索，脚步会更坚定一些~愿所有正在努力的人都可以坚持自己的路一直走下去！实现轨迹(跟踪)栏功能的函数函数主要参数讲解cv.createTrackbar()——创建一个轨迹(跟踪)栏cv.getTrackbarPos()——获取一个轨迹(跟踪)栏的值cv.createTr
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2024-02-27 09:41:13
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相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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轨迹相似度衡量任务背景&应用：随着物联网设备和定位技术的发展，会产生许多时空相似度很高的轨迹，例如：对于单个个体：其轨迹可能会被多个定位系统所采集，比如当你驾驶汽车在高速上行驶，手机或汽车的GPS、路边的监控摄像头，以及经过的收费站等都会记录你的位置信息，生成多条轨迹。对于多个个体：比如你的朋友和你结伴出行，生成的两条轨迹也是相似度很高的。本文研究的方向就是设计一种方法来度量两条轨迹之间的
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2023-12-08 12:59:31
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第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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Trajectory Similarity Join in Spatial Networks一.问题：给定轨迹集P、Q和一个阈值θ，轨迹相似度连接(TS-Join)从这两个集合中找到一个时空相似度超过θ的所有轨迹对的集合a二BASELINE ALGORITHM1.Basic Idea 时间优先匹配(TF-Matching)是一个简单的基线方法来计算TS-Join。首先，我们
相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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