[发明专利]路径相似度计算方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种路径相似度计算方法和装置。

背景技术

在电子地图的开发和应用过程中，经常需要对两条路径进行比较，计算它们之间的相似度。现有的路径相似度计算方法包括：逐点计算式、面积比例式以及多维二进制搜索树(K-dimensional tree,KD树)式。逐点计算式算法的思想较为简单，就是对一条路径上的位置点逐个计算其与另外一条路径之间的距离，然后根据每个位置点与另外一条路径之间的距离计算两条路径之间的相似度。这种算法的缺陷在于计算量较大。尤其在路径的空间拓扑较为复杂，包含的位置点较多的情况下，计算性能下降较为明显。

面积比例式算法不再将路径用线条来表示，而是使用具有一定空间面积的平面来表示。然后，计算两条路径之间的重合部分在整个路径上的占比，将这个占比作为路径相似度。图1示出了采用面积比例式算法计算路径相似度时的两条路径110、120。参见图1，可以依据所述两个路径110、120之间的重合部分101的面积占所述路径110、120的比例，确定所述两条路径110、120之间的相似度。面积比例式算法能够明显的提升路径相似度计算的计算效率，但是这种算法运行的前提在于准确的采集路径在地图上的占用面积数据，而该数据的采集难度较高，因而很难保证最终计算结果的准确性。

KD树式算法按照所述路径上的位置点将地图平面划分为子空间，并根据所述子空间的划分结果计算两条路径之间的相似度。采用这种算法得到的路径相似度结果也会出现不准确的情况。图2示出了采用KD树式算法计算路径相似度时的两条路径210、220及其上的位置点211、221。参见图2，采用KD树式路径相似度计算方法计算得到的距离第二位置点221最近的第一条路径210上的位置点是第一位置点211。显然，这是有悖于常理的。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提出一种路径相似度计算方法和装置，以降低路径相似度计算的计算量，同时提高路径相似度计算的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种路径相似度计算方法，所述方法包括：

采用二分迭代法建立参考路径的最小边界矩形(Minimum bounding rectangle,MBR)搜索树；

根据比较路径上位置点与所述MBR搜索树上的节点对应的MBR之间的相对位置关系，判定所述位置点是否在所述参考路径上；

根据在所述参考路径上的所述位置点的个数判定所述比较路径与所述参考路径之间的相似度。

第二方面，本发明实施例提供了一种路径相似度计算装置，所述装置包括：

搜索树建立模块，用于采用二分迭代法建立参考路径的MBR搜索树；

位置判定模块，用于根据比较路径上位置点与所述MBR搜索树上的节点对应的MBR之间的相对位置关系，判定所述位置点是否在所述参考路径上；

相似度计算模块，用于根据在所述参考路径上的所述位置点的个数判定所述比较路径与所述参考路径之间的相似度。

本发明实施例提供的路径相似度计算方法和装置，通过采用二分迭代法建立参考路径的MBR搜索树，根据比较路径上位置点与所述MBR搜索树上的节点对应的MBR之间的相对位置关系，判定所述位置点是否在所述参考路径上，根据在所述参考路径上的所述位置点的个数判定所述比较路径与所述参考路径之间的相似度，从而在降低路径相似度计算的计算量的同时，提高了路径相似度计算的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是现有技术提供的面积比例式路径相似度计算方法的示意图；

图2是现有技术提供的KD树式路径相似度计算方法的示意图；

图3是本发明第一实施例提供的路径相似度计算方法的流程图；

图4是本发明第一实施例提供的路径的MBR的示意图；

图5是本发明第一实施例提供的路径的MBR搜索树的示意图；

图6是本发明第二实施例提供的路径相似度计算方法中搜索树建立的流程图；

图7是本发明第二实施例提供的路径二分时中间位置点选取的示意图；

图8是本发明第二实施例提供的参考路径部分的MBR的示意图；

图9是本发明第三实施例提供的路径相似度计算方法中搜索树建立的流程图；

图10是本发明第三实施例提供的路径二分后两个参考路径部分重合的示意图；