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室内移动对象轨迹分析研究的中期报告
本次研究旨在分析室内移动对象的轨迹，深入了解其行为规律和特征。在前期调研的基础上，我们选取了一个人体行走的轨迹进行分析，并采用了多种数据分析工具和算法，包括时间序列分析、空间聚类、时空尺度分析等。
首先，我们对采集到的轨迹数据进行了初步的处理和可视化展示，发现在不同的时间段内，人体行走的轨迹呈现出不同的规律和特征。有些时间段内的行走轨迹比较直线，有些则比较曲折，可能与行人所处的场景和环境有关。
接着，我们采用时间序列分析方法对轨迹数据进行了分析。通过对行走速度、停留时间和行动范围等方面的分析，我们发现了一些人体行动的规律和特征。例如，人在行走时有较为稳定的速度，停留时间的分布呈现出泊松分布的特征，行动范围呈现出指数分布的特征等。这些规律和特征有助于我们更好地理解人体行为的本质和规律。
接下来，我们采用空间聚类的方法对轨迹数据进行了簇分析。通过聚类的结果，我们发现了不同时间段内人体行走轨迹之间的相似性和差异性。例如，某些时间段内的轨迹倾向于聚集成几个簇，而另一些时间段内的轨迹则比较分散，没有明显的聚类分布。这些簇的分布特征可以为场景的分析和场景下的行为分析提供一定的参考。
最后，我们进行了时空尺度的分析。通过该分析，我们发现，不同时间段和不同位置上人体行走轨迹的空间尺度和时间尺度存在较大差异。例如，在室内的狭小空间内，人体行走轨迹的时间尺度会比在大型公共场所中短得多，空间尺度也比较小。这些分析结果可以为场景的规划和设计提供一些指导意义。
综上所述，本次研究初步分析了人体行走轨迹的规律和特征，为室内场景的分析和设计提供了一些参考和指导。接下来，我们将在此基础上进一步拓展研究内容，深入挖掘数据中的内在规律和特征，并探索室内行为分析的更多方向。