检测并修复GPS轨迹中的异常值
我需要找到一种算法或方法，该算法或方法可以 latitude longitude 在后处理过程中检测出轨迹中的异常点，然后可以对其进行修复（根据其邻居将其重新带入轨迹的路径中）。 作为我要检测和修复的异常点的示例，我附加了一个图像，该图像演示： 我尝试使用无味的Kalman过滤器尽可能地平滑数据，但是对于更极端的异常值（原始数据为蓝色，平滑数据为红色）来说，这似乎还不够有效： 我的UKF可能未正确校准（但我相当确定是正确的）。 轨迹是步行者，跑步者，骑自行车者的轨迹-可以启动和停止，但不会迅速或突然急剧改变速度或位置的人力运动。 不依赖时序数据（仅依赖位置数据）的解决方案将非常有用（因为正在处理的数据可能并不总是包含时序数据）。但是，我知道这种解决方案不太可能存在，因此，我同样很高兴拥有任何解决方案！ 理想情况下，解决方案将检测异常值，以便将其固定，从而得到正确的轨迹： 我筛选的资源： Smooth GPS data- /programming/1134579/smooth-gps-data Common GPS and Geospatial Tracking Challenges and Solutions-http ://www.toptal.com/gis/adventures-in-gps-track-analytics-a-geospatial-primer（解决方案似乎失去了数据的准确性） 我应该使用什么算法去除跟踪数据中的异常值？