基于LOF算法的规律异常车辆检测

异常检测是机器学习的一个应用方向,用于离群点检测。通过对晋江市的海量卡口过车轨迹数据进行特征提取,进而使用LOF算法对车辆出行规律特征进行异常检测,发现各个卡口的规律异常车辆。通过对各个卡口的规律异常车辆进行综合分析,挖掘出全市范围内的规律异常车辆,为侦察破案、治安稳控、情报研判提供线索。同时,该数据分析方式可引申用于单一车辆的异常轨迹检测或单一卡口的异常车流检测。