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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improved K-Means Clustering for Target Activity Regular Pattern Extraction with Big Data Mining

verfasst von : Guo Yan, Lu Yaobin, Ning Lijiang, Wang Jing

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The traditional target activity regular pattern extraction methods replay previous target tracks, activities of the specified target are manually analyzed by checking all the tracks on map. This paper adopts big data mining technology to solve the problem of automatically extracting target classic tracks and converts the original pure manual map analysis into system automatic track extraction. This method greatly reduces the operation intervention of classic track extraction, which can reduce the 3–4 manual days to 3–4 h.

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Literatur
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Liang JY, Qian YH, Li DY, et al. Theory and method of granular computing for big data mining. China Sci Inf Sci. 2015;45(11):1355–69.
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Xu T, Li YX, Lv ZP. Track clustering based on distance from the track point metod. Syst Eng Electron Technol. 2015;37(9):2198–204.
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Wang ZF, Pan Q, Lang L, et al. Dynamic track clustering algorithm based on subtractive clustering. Syst Simul J. 2009;21(16):5240–3.
4.
Chen H, Zhang BY, Chen Y. Research on multi-hypothesis tracking with adaptive depth adaptation. Syst Eng Electron Technol. 2016;38(9):2000–7.
Metadaten
Titel
Improved K-Means Clustering for Target Activity Regular Pattern Extraction with Big Data Mining
verfasst von
Guo Yan
Lu Yaobin
Ning Lijiang
Wang Jing
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-13-6503-4

Electronic ISBN: 978-981-13-6504-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-6504-1_123