Li - Abschlussarbeiten

Masterarbeiten (abgeschlossen)

  • Erkennung von Trajektorienanomalien mittels Spektralclustering und RNN-basiertem Autokodierer
    Die Erkennung von Anomalien ist wichtig, da anomales Verhalten auf kritische Ereignisse oder Objekte in verschiedenen Forschungsbereichen und Anwendungsgebieten hinweisen kann. Einer dieser Bereiche ist der Verkehr, insbesondere die integrierte städtische Mobilität. Trajektorien von sich bewegenden Objekten sind gute Darstellungen ihres Verhaltens in Überwachungsdaten und nützlich bei der Erkennung anomalen Verhaltens. Einerseits können Trajektorien im Vergleich zu einfachen physischen Merkmalen mehr agentenbasierte, langfristige Informationen liefern. Andererseits benötigen Trajektorie-Daten im Vergleich zu Video-Rohdaten, die gewöhnlich als eine Folge von Bildern dargestellt werden, weniger Speicherplatz und Rechenressourcen. Darüber hinaus verfügen sie über eine Vielzahl von Quellen, wie z.B. GPS-Instrumente und Laser-Scanner.
    Leitung: Sester, Koetsier
    Team: Yao Li
    Jahr: 2020