移动点的视觉行为研究是近年来计算机视觉中非常值得关注的研究领域。随着无线技术的发展和各种无线技术的应用,跟踪及记录移动点的位置情况成为可能,移动预测技术得到越来越多的重视。现在,对于移动技术的研究分为两个方面:一是基于移动点的移动历史采用统计学提取移动点的运动规律;另一方面是通过辅助技术手段根据实际情况地追踪移动点的轨迹,然后,通过对移动点轨迹建立模型进行预测。先对移动点轨迹建模,然后建立移动点轨迹索引结构。建立移动点全轨迹模型,在其上解决移动点轨迹的更新和预测、了解移动点索引结构,并给出可行的解决办法是本文的研究目的。当前的移动点轨迹建模方法存在某种程度的片面性。本文有待解决的问题是如何建立可行地支持过去、现在、将来信息的全轨迹建模。文中先介绍了移动点的基本理论及轨迹分类,讲了移动点的概念及特点,移动点的存储与管理环境。然后,在文中的第三章提出一种新的全轨迹模型。给定系列时空数据库移动对象的相关信息,给出现实应用的时间更新阈值和空间移动点距离阈值,将移动点时空模型和数学上线性回归相结合,给出一种新的支持过去、现在、未来的移动点轨迹的模型,非常高效地预测移动点在时间阈值内,移动点的运动趋势和范围。引入移动点索引结构的目的是有效地实现对移动点数据的查询操作。已有的索引是相对于历史和现在信息给出的,预测将来位置和支持整个时态信息处理的索引结构很少并且效率较低。在文中最后一章介绍了常用的索引结构,重点介绍了移动点的索引结构,并从移动点数据表示的角度来分析移动点索引技术的优点及缺点。