增量式轨迹建模与在线异常检测：智能交通的高效解决方案

本文主要探讨了智能交通系统中车辆轨迹的增量式建模与在线异常检测方法。研究者针对自动异常检测的需求，提出了一种创新的策略，即采用批处理（batch-mode）模式对初始轨迹集进行模型初始化。首先，他们对轨迹数据集利用改进的Hausdorff距离和谱聚类技术进行分类，这一步骤有助于构建一个精确的初始轨迹模型库。Hausdorff距离是一种测量两个集合之间相似度的重要工具，而谱聚类则是一种无监督学习方法，能有效地发现数据中的自然群组。 接着，新提取的轨迹数据经过在线异常检测和轨迹识别的过程。这里采用了增量式（incremental）Expectation-Maximization (EM) 算法，这是一种迭代优化算法，用于估计数据的潜在结构，特别适用于处理连续数据流的情况。通过这种方法，能够实时更新轨迹类别的隐马尔可夫模型参数，这种模型是一种统计模型，广泛应用于序列数据预测和状态建模。 最后，文章强调了模型结构的更新过程，确保了算法的适应性和鲁棒性。与传统的batch-mode算法相比，增量式轨迹建模方法在保持准确性的同时，显著提高了运算效率。在实际的户外监控视频实验中，它表现出更高的异常检测率和更低的虚警率，这意味着算法能更有效地识别出异常情况，同时对初始轨迹集的变化不那么敏感。 这项研究的主要贡献在于提供了一种高效且精确的在线异常检测框架，适用于智能交通系统的实时监控，对于提升交通管理的智能化水平具有重要意义。此外，其增量式处理方式使得算法能够在不断变化的数据流中持续优化，满足动态环境下的需求。关键词包括异常检测、增量式轨迹建模、谱聚类、隐马尔可夫模型以及模型结构更新，这些都是理解本文核心内容的关键术语。