【摘 要】
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现有的人群聚集区域识别算法主要集中于室外空间,与室外空间相比,室内三维空间结构复杂,室内人群聚集更易导致安全事故的产生。提出了一种室内人群聚集区域识别方法——室内简化重构聚集方法(indoor simplification reconstruction cluster,IndoorSRC)。首先,设计了一种新型的室内时空凝聚层次聚类算法(indoor spatial-temporal agglom
【机 构】
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福州大学数字中国研究院(福建),福建福州,350002;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,100101;海西政务大数据应用协同创新中心,福建福州,350002;山东
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现有的人群聚集区域识别算法主要集中于室外空间,与室外空间相比,室内三维空间结构复杂,室内人群聚集更易导致安全事故的产生。提出了一种室内人群聚集区域识别方法——室内简化重构聚集方法(indoor simplification reconstruction cluster,IndoorSRC)。首先,设计了一种新型的室内时空凝聚层次聚类算法(indoor spatial-temporal agglomerative nesting, Indoor-STAGNES)识别室内用户停留点,简化室内用户移动轨迹
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