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為了對視頻監控設備采集到的軌跡數據進行聚類和異常檢測，提出了一種新的軌跡摘要算法。使用了Jensen-Shannon Divergence（ JSD）度量方法實現了軌跡數據的重采樣，使得計算軌跡間相似度的準確性有所提高，并為后續濾波過程提供了必要的等采樣點個數的軌跡數據；自適應地確定軌跡相似性的閾值，并采用非局部的思想，將軌跡數據進行冗余分組，同時識別出異常軌跡數據；從信號處理的角度對分組后的軌跡數據進行硬閾值濾波，經過合并得到摘要軌跡；此外，不受軌跡輸入順序的影響，并且提供了可視化的多尺度軌跡摘要結果。與具有噪聲的基于密度的聚類（ DBSCAN）算法的異常檢測效果進行對比，所提算法在準確率（Precision）、召回率（Recall）以及F1指標上均有所提升。
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