拟轨迹点，计算得到直方图特征描述子包括：
[0172] 根据轨迹数据上的轨迹点和虚拟轨迹点，计算得到直方图特征描述子。
[0173] 对直方图特征描述子进行归一化处理，得到归一化后的直方图特征描述子。
[0174] 上述执行基于移动无线网络数据的异常轨迹检测方法的程序，优选的，若权重值 大于或等于第二阔值，则将相邻轨迹点中的起始轨迹点作为前一轨迹数据的终点轨迹点， 将相邻轨迹点中的终止轨迹点作为后一轨迹数据的起始轨迹点，忽略相邻轨迹点构成的轨 迹数据。
[01巧]上述执行基于移动无线网络数据的异常轨迹检测方法的程序，优选的，高斯混合 模型的参数估计过程包括：
[0176]计算存储的训练数据集中的样本轨迹数据的直方图特征描述子。
[0177] 将样本轨迹数据的直方图特征描述子代入到混合高斯模型中，得到混合高斯模型 的参数的估计值。
[0178] 本领域普通技术人员可W理解；实现上述方法实施例的全部或部分步骤可W通过 程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可W存储于一计算机可读取存储介质中，该程序 在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者 光盘等各种可W存储程序代码的介质。
[0179] 最后应说明的是；W上实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽 管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然 可W对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替 换；而送些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精 神和范围。
【主权项】
1. 一种基于移动无线网络数据的异常轨迹检测方法，其特征在于，包括： 根据接收到的待测移动终端上报的网络数据计算出所述待测移动终端的轨迹数据；其 中，所述轨迹数据包含多个轨迹点； 将所述轨迹数据所在的目标区域划分为不相重合的目标子区域； 将所述轨迹数据中的各个轨迹点投射到对应的目标子区域中； 根据轨迹点在目标子区域中的停留时间，计算得到所述轨迹数据的直方图特征描述 子；其中，所述直方图特征描述子表示出目标子区域的个数与每个目标子区域中轨迹点停 留时间的相互关系； 将各个轨迹数据的直方图特征描述子，利用高斯混合模型，计算出每个轨迹数据的异 常度值；其中，所述高斯混合模型的参数由存储的训练数据集中的样本轨迹数据估计得出。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述轨迹数据中的各个轨迹点投 射到对应的目标子区域中包括： 计算一轨迹点到各个目标子区域中心点的距离； 将所述轨迹点投射到距离最短的四个目标子区域中。3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据轨迹点在目标子区域中的停 留时间，计算得到所述轨迹数据的直方图特征描述子包括： 计算相邻轨迹点的停留时间差值的权重值； 若所述权重值大于第一阈值，且小于第二阈值，则在所述相邻轨迹点的轨迹段上等距 离插入至少一个虚拟轨迹点，以使所述相邻轨迹点的停留时间差值的权重值小于或等于所 述第一阈值； 将所述虚拟轨迹点投射到对应的目标子区域中； 根据所述轨迹数据上的轨迹点和虚拟轨迹点，计算得到直方图特征描述子。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算相邻轨迹点的停留时间差值的权重 值，具体包括： 根据公式：计算相邻轨迹点的停留时间差值的权重值； 其中，q表示相邻轨迹点的停留时间差值的权重值，△ t表示相邻轨迹点间的时间差，η 表示在相邻轨迹点的轨迹段上插入的虚拟轨迹点的个数。5. 根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述轨迹数据上的轨迹点和 虚拟轨迹点，计算得到直方图特征描述子包括： 根据所述轨迹数据上的轨迹点和虚拟轨迹点，计算得到直方图特征描述子； 对所述直方图特征描述子进行归一化处理，得到归一化后的直方图特征描述子。6. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述权重值大于或等于第二阈值，则将 所述相邻轨迹点中的起始轨迹点作为前一轨迹数据的终点轨迹点，将所述相邻轨迹点中的 终止轨迹点作为后一轨迹数据的起始轨迹点，忽略所述相邻轨迹点构成的轨迹数据。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高斯混合模型的参数估计过程包括： 计算存储的训练数据集中的样本轨迹数据的直方图特征描述子； 将所述样本轨迹数据的直方图特征描述子代入到混合高斯模型中，得到所述混合高斯 模型的参数的估计值。8. -种异常轨迹检测装置，其特征在于，包括： 轨迹数据计算模块，用于根据接收到的待测移动终端上报的网络数据计算出所述待测 移动终端的轨迹数据；其中，所述轨迹数据包含多个轨迹点； 区域划分模块，用于将所述轨迹数据所在的目标区域划分为不相重合的目标子区域； 投射模块，用于将所述轨迹数据中的各个轨迹点投射到对应的目标子区域中； 直方图特征描述子计算模块，用于根据轨迹点在目标子区域中的停留时间，计算得到 所述轨迹数据的直方图特征描述子；其中，所述直方图特征描述子表示出目标子区域的个 数与每个目标子区域中轨迹点停留时间的相互关系； 异常度值计算模块，将各个轨迹数据的直方图特征描述子，利用高斯混合模型，计算出 每个轨迹数据的异常度值；其中，所述高斯混合模型的参数由存储的训练数据集估计得出。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述投射模块包括： 距离计算单元，用于计算一轨迹点到各个目标子区域中心点的距离； 投射单元，用于将所述轨迹点投射到距离最短的四个目标子区域中。10. 根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述直方图特征描述子计算模块包 括： 权重值计算单元，用于计算相邻轨迹点的停留时间差值的权重值； 虚拟轨迹点插入单元，用于若所述权重值大于第一阈值，且小于第二阈值，则在所述相 邻轨迹点的轨迹段上等距离插入至少一个虚拟轨迹点，以使所述相邻轨迹点的停留时间差 值的权重值小于或等于所述第一阈值； 直方图特征描述子计算单元，用于根据所述轨迹数据上的轨迹点和虚拟轨迹点，计算 得到直方图特征描述子。11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 所述权重值计算单元，具体用于根据公式：计算相邻轨迹点的停留时间差值 的权重值； 其中，q表示相邻轨迹点的停留时间差值的权重值，△ t表示相邻轨迹点间的时间差，η 表示在相邻轨迹点的轨迹段上插入的虚拟轨迹点的个数。12. 根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述直方图特征描述子计算单元 包括： 直方图计算子单元，根据所述轨迹数据上的轨迹点和虚拟轨迹点，计算得到直方图特 征描述子； 归一化子单元，用于对所述直方图特征描述子进行归一化处理，得到归一化后的直方 图特征描述子。13. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述异常度值计算模块包括： 样本直方图计算单元，用于计算存储的训练数据集中的样本轨迹数据的直方图特征描 述子； 高斯混合模型的参数估计单元，用于将所述样本轨迹数据的直方图特征描述子代入到 混合高斯模型中，得到所述混合高斯模型的参数的估计值； 异常度值计算单元，用于将各个轨迹数据的直方图特征描述子，利用高斯混合模型，计 算出每个轨迹数据的异常度值。
【专利摘要】本发明公开了一种基于移动无线网络数据的异常轨迹检测方法及装置，涉及通信技术领域，旨在提供一种更精准的异常轨迹检测方法。具体方案为：根据接收到的待测移动终端上报的网络数据计算出待测移动终端的轨迹数据；将轨迹数据所在的目标区域划分为不相重合的目标子区域；将轨迹数据中的各个轨迹点投射到对应的目标子区域中；根据轨迹点在目标子区域中的停留时间，计算得到轨迹数据的直方图特征描述子；根据训练数据集的直方图特征描述子，使用高斯混合模型作为数据的预置生成模型，估计该模型的参数。此后，对于测试数据集中的轨迹数据的直方图特征描述子，根据上述高斯混合模型，计算出每个轨迹数据的异常度值。本发明用于异常轨迹的检测。
【IPC分类】H04W64/00, H04W24/00
【公开号】CN105338541
【申请号】CN201410307261
【发明人】穆亚东, 范伟
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2016年2月17日
【申请日】2014年6月30日