监控系统提供了收集信息和辅助保障安全的功能,随着科技不断的发展,如今越来越先进的摄像设备提供了大量移动对象的轨迹数据,例如行人、车辆、船舶、飞机等,而船只的突然停止,车辆的超速行驶以及行人的错误行走方向等都有可能导致一定的危险。所以充分利用这些轨迹数据及时有效的检测出异常行为尤为重要,轨迹的聚类分析中,最关键的问题在于轨迹间相似性度量。本文提出了一种提高轨迹聚类分析的有效方法。首先我们基于轨迹的速度信息、角度信息以及位置信息等对轨迹分段,提出一种段之间的距离度量方法,以轨迹段为单位计算整条轨迹的相似性,通过这种距离的计算方式有效的考虑到了轨迹的局部信息和整体信息,能有效度量轨迹间的相似性。然后我们对轨迹距离进行相似性变换,其中,在变换时我们选用高斯函数、三次函数和Sigmoid三种函数的组合,并提出一自适应选取变换函数的方法,该方法能根据距离信息有效选择合适的距离变换,使得轨迹距离大的变得更大,小的变得更小,能够有效提高轨迹聚类分析效果。最后在实验部分我们使用合成数据和真实数据对所提方法进行测试,从主观和客观指标角度对实验结果进行评价,验证了所提方法的有效性。