基于复合三维相似性距离度量的三维轨迹聚类方法及系统

本发明提出了一种基于复合三维相似性距离度量的三维轨迹聚类方法及系统，获取三维空间轨迹数据，基于最小描述长度原理进行动态规划分段，提取代表形状特征的特征线段；构建复合三维相似性距离度量算法，通过加权组合三维角度距离、三维垂直距离、三维平行距离及三维欧式中点距离，计算所述特征线段间的几何相似度；利用密度聚类算法，依据所述几何相似度对特征线段进行聚类，并输出聚类结果；根据所述聚类结果，通过主方向对齐、空间采样聚合及坐标逆变换生成三维代表性轨迹。本发明通过复合三维相似性距离度量，全面捕捉轨迹的方向、位置和形状特征，能够有效区分空间位置相近但运动模式迥异的轨迹，提升了三维轨迹聚类的精度和鲁棒性。