基于汉明距离相似度的航迹异常检测聚类方法

本发明公开了一种基于汉明距离相似度的航迹异常检测聚类方法，该方法包括下述步骤：获取设定区域和指定时间段中的航迹数据并进行数据预处理；基于长短期记忆网络LSTM自编码器对预处理后的航迹数据进行航迹时序信息特征提取，得到航迹特征；基于迭代量化哈希算法将航迹特征转换为二进制哈希编码，计算每条航迹特征哈希编码间的汉明距离，计算航迹特征基于汉明距离相似度的亲和矩阵；通过支配集聚类算法进行航迹特征的迭代聚类，在聚类的迭代过程中，将无法成簇的航迹特征作为异常航迹输出。本发明能够不依赖人工标记相似度关系，快速高效获得亲和矩阵进行聚类，实现大规模数据环境中的航迹异常检测。