[发明专利]一种针对行人行为模式的分布集中式交通大数据聚类方法在审
| 申请号： | 201310468804.X | 申请日： | 2013-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN104572639A | 公开（公告）日： | 2015-04-29 |
| 发明（设计）人： | 马超;梁循;马跃峰;李晓菲;王媛媛 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 无 | 代理人： | 无 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 在本发明中，我们对分布式的行人闯红灯数据进行了特征点提取，汇总多个地点的特征点坐标、权重以及表示范围的半径等信息到一处，再利用基于密度的聚类算法对全局数据进行聚类，获取了全局数据的模式，并将全局聚类结果返回至单个地点。对于分布式数据的聚类，当数据量较大时候拷贝、传输数据代价往往无法承受，本发明根据能够根据实际的数据点传输能力，用特征点代表单个区域的数据，之后通过对集中的各个地区的特征点的聚类来代替大数据集中的聚类，从而有效解决了大数据迁移所带来的问题。闯红灯现象是造成交通事故发生的一个很重要的因素，本发明提供一种全新的聚类方法，专门针对行人行为模式分布集中式交通大数据，具有很强的现实意义和实践性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 行人 行为 模式 分布 集中 交通 数据 方法 | ||
【主权项】：
获取闯红灯行人的多个维度的信息，本发明分别选择2个(红灯时长、该路段实时平均车速)和4个维度(红灯时长、等待人数、马路宽度、该路段实时平均车速)作为影响行人闯红灯行为的因素，即一个闯红灯行人数据点的维度由选择的维度决定。
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