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基于运动特征的轨迹相似性度量研究的任务书
任务书
一、研究背景与意义
现如今，在移动互联网、智能交通、智能物流等领域中，轨迹数据被越来越广泛地应用。轨迹数据可以表示出移动对象在空间和时间上的运动轨迹，其中包括了移动对象的位置坐标、时间戳和其他衍生特征。在应用中，轨迹相似性度量是基础和关键性的研究问题。
传统的轨迹相似性度量方法主要基于欧几里得距离、海明距离、地理距离、指纹距离等度量方式，但这些度量方法对于轨迹的运动特征、属性信息等方面处理并不充分，导致结果的精度和可靠性较低。基于此，本研究将基于运动特征，探究背景下的轨迹相似性度量研究，探索一种新的度量思路、度量方式，以达到提高轨迹相似性度量精度和可靠性的目的。
二、研究内容
1.熟悉轨迹相似性度量的基本方法、算法和研究现状，了解运动特征对于轨迹相似性度量的影响；
2.深入挖掘轨迹的运动特征，包括轨迹的速度变化特征、运动方向特征、曲线拟合特征等，基于运动特征开展轨迹相似性度量研究；
3.构建基于运动特征的轨迹相似性度量模型和算法，应用于真实应用场景下的轨迹数据的相似性度量；
4.通过测评实验，与传统的度量方法进行比较评估，在不同数据规模、不同噪声情况下进行分析，检验基于运动特征的轨迹相似性度量方法的有效性和可靠性。
三、研究方法
1.文献资料法：通过阅读相关文献，了解轨迹相似性度量的基本方法和研究现状，为深入挖掘轨迹的运动特征提供参考；
2.实证分析法：基于实际场景下的轨迹数据，挖掘轨迹的运动特征，分析轨迹的运动特征与轨迹相似性之间的关系，构建基于运动特征的轨迹相似性度量模型和算法；
3.测评实验法：设计实验方案，将本研究的轨迹相似性度量方法与经典的度量方法作比较，通过对数据集的相似性度量评价指标与实验结果进行对比分析，验证基于运动特征的轨迹相似性度量方法的有效性和可靠性。
四、预期成果
1.对轨迹相似性度量的基本方法、算法和研究现状有充分的认识，对运动特征对于轨迹相似性度量的影响有清晰的认识；
2.挖掘轨迹的运动特征，并基于运动特征构建一种新的轨迹相似性度量模型和算法，可以充分处理轨迹的属性信息和运动特征，提高轨迹相似性度量的精度和可靠性；
3.设计优化的实验方案，并通过实验验证基于运动特征的轨迹相似性度量方法的有效性和可靠性，得到相应的实验结果；
4.通过研究，能够为轨迹数据处理、轨迹分析、运动特征提取等领域提供新思路和新方法，促进轨迹相似性度量技术的发展和应用。
五、研究计划
本研究计划持续12个月，具体进度安排如下：
第1-2个月：熟悉轨迹相似性度量的基本方法、算法和研究现状，了解运动特征对于轨迹相似性度量的影响；
第3-6个月：深入挖掘轨迹的运动特征，包括轨迹的速度变化特征、运动方向特征、曲线拟合特征等，基于运动特征开展轨迹相似性度量研究；
第7-9个月：构建基于运动特征的轨迹相似性度量模型和算法，应用于真实应用场景下的轨迹数据的相似性度量；
第10-12个月：通过测评实验，与传统的度量方法进行比较评估，在不同数据规模、不同噪声情况下进行分析，检验基于运动特征的轨迹相似性度量方法的有效性和可靠性。同时，撰写论文，对研究结果进行总结和归纳。
六、经费预算
项目所需经费包括但不限于：人员、材料、设备、差旅、论文发表等费用。总经费预算为30万元，具体预算明细如下：
人员费用：研究人员工资20万元；
材料费用：文献资料购买费用2万元；实验所需材料费5万元。
设备费用：房租、电费、采购计算机等10万元。
差旅费用：参与国内外学术会议、交流等差旅费用3万元。
论文发表：论文翻译、排版、发表等费用2万元。
七、参考文献
[1]ChawlaS,JainJ.Miningtrajectorypatternsthroughclusteringandpatternextraction.In:Proceedingsofthe1stACMSIGSPATIALInternationalWorkshoponMiningtheSocialWeb,ACM,2009:73-80.
[2]GaoJ,LiC.OnDerivingInformationfromGPSTrajectories.In:HandbookonAdvancesinRemoteSensingandGeographicInformationSystems,2020:1-20.
[3]王永华.基于交通流数据挖掘的交通流特征研究[D]:江苏大学,2020.
[4]HodgeVJ,AustinJ.Asurveyofoutlierdetectionmethodologies.ArtificialIntelligenceReview,2004,22(2):85-126.
[5]刘松平.轨迹数据挖掘的应用与研究[D]:武汉大学,2018.