基于轨迹表征与深度学习的移动目标行为模式分析：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球定位系统（GPS）、物联网、传感器等技术的飞速发展，获取移动目标的轨迹数据变得愈发容易。从行人的日常出行，到车辆的交通行驶，再到动物的迁徙活动，大量的轨迹数据被源源不断地收集和存储。这些轨迹数据不仅记录了移动目标在时间和空间上的位置变化，更蕴含着丰富的行为信息，为深入分析移动目标的行为模式提供了前所未有的数据基础。

移动目标行为模式分析具有重要的现实意义，在多个领域都发挥着关键作用。在智能交通领域，通过对车辆轨迹数据的分析，能够实时掌握交通流量的分布和变化趋势，为交通信号优化配时提供科学