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现有的人群聚集区域识别算法主要集中于室外空间,与室外空间相比,室内三维空间结构复杂,室内人群聚集更易导致安全事故的产生。提出了一种室内人群聚集区域识别方法——室内简化重构聚集方法(indoor simplification reconstruction cluster,IndoorSRC)。首先,设计了一种新型的室内时空凝聚层次聚类算法(indoor spatial-temporal agglomerative nesting, Indoor-STAGNES)识别室内用户停留点,简化室内用户移动轨迹;然后,构建了一种基于卡尔曼滤波的室内轨迹重构方法,实现了室内用户轨迹的对齐与重采样;最后,提出...
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武汉大学学报(信息科学版)
ISSN： 1671-8860
CN： 42-1676/TN
Year： 2021
Issue： 05
Volume： 46
Page： 790-798
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