JUST技术:基于时空孪生神经网络的轨迹识别



轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生, 即给定一组单独的人员历史轨迹(例如行人,出租车司机)以及由特定人员生成的一组新轨迹,判定两组轨迹是否由同一个人员生成。这个问题在许多实际应用中都很重要,例如出租车驾驶人员身份认证、汽车保险公司风险分析以及危险驾驶识别等。轨迹识别的现有工作除了需要轨迹数据之外,还需要其他来源的数据,如传感器、摄像头等,但这些数据无法普遍获得且成本较高。此外,...

JUST技术:CK实现时序数据管理



以下文章来源于JUST团队-王棚、李瑞远,转载请获得授权本次技术分享为您带来的是,JUST(https://just.urban-computing.cn/)是如何使用ClickHouse实现时序数据管理和挖掘的。ClickHouse是一个高效的开源联机分析列式数据库管理系统,由俄罗斯IT公司Yandex开发的,并于2016年6月宣布开源。一、时序数据简介时序数据全称是时间序列(TimeSerie...

JUST技术:利用迁移学习生成新城市的轨迹



市民的出行轨迹数据无论是对于城市管理、规划,还是商业活动,都是重要的参考信息。然而,获取一个城市的人群轨迹数据却非常困难。在今年4月份召开的国际顶级互联网会议WWW 2020(CCF-A类)上,京东城市报告了被会议收录的论文《What is the Human Mobility in a New City: Transfer Mobility KnowledgeAcross Cities》,研究了...

JUST技术:利用轨迹拼接分析实时可达区域



如何快速得知从你的位置开始出发,在当前的交通状况下,5分钟之内能够抵达的空间区域范围?当你掏出手机打车时,出租车调度平台应该通知哪些范围的车主进行接单?本文将带来被国际著名数据库和数据挖掘会议DASFAA 2020 (CCF B类)成功接收的、JUST团队与武汉大学、西安电子科技大学、西南交通大学合作的论文:《Discovering Real-Time Reachable Area using T...

JUST技术:如何通过轨迹相似性度量方法,发现新冠易感人群



2020年初,一场突如其来的新冠疫情,使得公共卫生安全问题受到了全社会的广泛关注。与此同时,如何及时掌握人与人之间的病毒传播路径,及时发现确诊人员的密切接触者,成为了各地政府疫情防控最迫切的需求。JUST基于大规模轨迹数据,针对易感人群难以发现的问题,开发并提供了关联人群查询功能,通过对轨迹进行匹配挖掘,能够快速找出与确诊人员行动轨迹在时空维度有过“接触”的人群。其中,实现该功能的很重要的一项工作...