[发明专利]一种基于滑动窗口的轨迹压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于滑动窗口的轨迹压缩方法，属于地理信息系统(GIS)应用领域。

背景技术

近年来，随着民用GPS等定位设备在移动终端上的广泛使用以及基于位置服务(Location-Based Service，LBS)和移动社交网络(Mobile Social Network)的发展和普及，用户可以方便地获取个人位置信息，研究人员也能方便地通过位置感知设备获取轨迹路径。因此越来越多的移动对象的轨迹数据被收集并存储在移动对象数据库中，轨迹数据作为移动对象的历史活动数据，在某种程度能够体现移动对象的属性、状态、行为等内外部特征。但是这些庞大的数据量为数据的存储查询分析及传送造成很大的困难，所以对GPS数据的压缩方法的研究成为目前的一个热点问题。

GPS轨迹数据压缩的目的是在保留数据所包含的信息的前提下，尽可能的减少数据量，缩小数据所占用的存储空间。即在保证轨迹准确性的前提下，去除冗余定位点，从而减少数据量。但在简化数据点的同时，必然会丢失一定量的信息，所以目前出现的轨迹数据压缩方法，是在数据信息的准确性和数据存储空间两者之间进行权衡。

轨迹数据压缩方法一般分为两大类：一种是将移动轨迹进行分段线性化，由于其算法形式简单，计算复杂度低，是最常用的方法；另一种是非线性的轨迹拟合，非线性拟合更接近真实轨迹，但是其方法复杂，计算量大。移动物体的移动轨迹受到实际交通路网的限制，所以线性化的表示方法能够很好的描述现实中移动物体的运动状态。因此，线性化方法更适合于轨迹数据的压缩。

道格拉斯-普克算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出，简称D一P算法，是目前公认的线状要素化简经典算法。该算法描述如下：将一条轨迹的初始轨迹点和终止轨迹点虚连一条直线，求出其余各轨迹点到该直线的垂直距离，选择其最大者与预先规定的阈值相比较，若小于等于阈值，则将直线两端间各轨迹点全部删去，若大于阈值，则将离该直线垂直距离最大的轨迹点保留，并以此为界，把轨迹分成两部分，对这两部分重新使用上述方法，直至最终无法做进一步的压缩为止。很多学者认为该算法是最准确的但是其处理时间过于昂贵。

滑动窗口算法是轨迹数据压缩方法的另一种方法，该算法描述如下：首先，存储该轨迹的第一个点，选择轨迹的第一个点作为滑动窗口起始轨迹点，第三个点作为滑动窗口终止轨迹点，计算滑动窗口中所有位于起始轨迹点和终止轨迹点之间的轨迹点到起始轨迹点与终止轨迹点的直线的垂直距离，如果所有距离都小于预先规定的阈值，那么滑动窗口沿轨迹序列方向向后滑动一个轨迹点，否则，若出现偏移距离大于该阈值的点，则将滑动窗口的终止轨迹点前的那个轨迹点添加到压缩后的轨迹集中，新的滑动窗口从这个轨迹点开始，继续使用上述处理方法，直到处理完成。

后来Meratnia和de基于道格拉斯-普克算法和滑动窗口算法的基础上提出一种新的算法：Normal Opening Window，该算法与滑动窗口算法不同的是将偏移距离最大的那个轨迹点作为新的滑动窗口起始轨迹点。

但是滑动窗口算法和Normal Opening Window的终止轨迹点变化时都需要计算位于滑动窗口的起始轨迹点和终止轨迹点之间的所有轨迹点到起始轨迹点与终止轨迹点的直线的垂直距离，很多学者认为这样会影响算法的运算效率，处理时间较长。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足，提供一种基于滑动窗口的轨迹压缩方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种基于滑动窗口的轨迹压缩方法，该方法包括以下具体步骤：

步骤1，初始化滑动窗口，并设置一个最大偏移距离参考轨迹点；

步骤2，分别计算滑动窗口中当前待压缩的轨迹点和最大偏移距离参考轨迹点到其起始轨迹点和终止轨迹点的直线的垂直距离；

步骤3，将这两个垂直距离与轨迹压缩的距离阈值进行比较，若这两个垂直距离中的任意一个大于轨迹压缩的距离阈值，则将当前待压缩的轨迹点添加到压缩后的轨迹集中，并将当前待压缩的轨迹点作为滑动窗口的起始轨迹点设置新的滑动窗口；否则，执行步骤4；

步骤4，根据这两个垂直距离的大小，更新最大偏移距离参考轨迹点，并且将滑动窗口的当前待压缩轨迹点和终止轨迹点同时往后移一个位置；

步骤5，重复进行步骤2至4，直至完成轨迹压缩。

作为本发明的进一步优化方案，该基于滑动窗口的轨迹压缩改进方法具体包括以下步骤：