[发明专利]自动识别行车状态的方法及其系统

权利要求书

1.一种自动识别行车状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多种行车状态下的行车轨迹所对应的位置点信息，其中，每一种行车状态包含多条行车轨迹，每一条行车轨迹包含多个位置点信息；

对所述的每一条行车轨迹中的位置点信息进行归一化处理；

对所述归一化处理的各行车轨迹和对应的行车状态进行机器学习训练，从而得到训练结果；

获取待识别的行车轨迹所对应的位置点信息，利用所述训练结果对该待识别的行车轨迹所对应的行车状态进行识别。

2.如权利要求1所述的自动识别行车状态的方法，其特征在于，所述获取待识别的行车轨迹所对应的位置点信息的步骤中，还包括以下子步骤：

终端获取该行车状态下的行车轨迹所对应的位置点信息；

然后所述终端将所述位置点信息上传到云端服务器。

3.如权利要求1所述的自动识别行车状态的方法，其特征在于，对所述的每一条行车轨迹中的位置点信息进行归一化处理的步骤之前，还包括以下子步骤：

如果所述位置点信息所包含的位置点个数小于N，则通过中间差值法将所述位置点个数调整为N，其中N为预先设定的大于2的整数；

如果所述位置点信息所包含的位置点个数大于N，则通过均值算法将所述位置点个数调整为N。

4.如权利要求1所述的自动识别行车状态的方法，其特征在于，所述归一化处理的结果与经纬度、量纲无关并且数量级一致，所在范围是[0,1]。

5.如权利要求1所述的自动识别行车状态的方法，其特征在于，所述获取待识别的行车轨迹所对应的位置点信息的步骤中，还包括以下子步骤：

采集当前时刻的一个位置点，以及按照时间顺序，基于所述当前时刻往前依次再采集多个位置点；

其中，若采集的所述位置点的总个数少于N，则将其调整为N，其中N为预先设定的大于2的整数。

6.如权利要求1所述的自动识别行车状态的方法，其特征在于，所述“获取待识别的行车轨迹所对应的位置点信息，利用所述训练结果对该待识别的行车轨迹所对应的行车状态进行识别”的步骤，还包括以下子步骤：

选取待识别的行车轨迹上一个位置点，以及按照时间顺序，采集包含该位置点在内的N条行车轨迹，每条行车轨迹中包含N个位置点；

利用所述训练结果对所述N条行车轨迹分别进行识别，得到识别结果；

对所述识别结果进行统计归类，从而识别所选取的位置点对应的行车状态；

其中N为预先设定的大于2的整数。

7.一种自动识别行车状态的系统，其特征在于，包括：

采集单元，用于获取多种行车状态下的行车轨迹所对应的位置点信息，其中，每一种行车状态包含多条行车轨迹，每一条行车轨迹包含多个位置点信息；

预处理单元，用于对所述的每一条行车轨迹中的位置点信息进行归一化处理；

机器训练单元，用于对所述归一化处理的各行车轨迹和对应的行车状态进行机器学习训练，从而得到训练结果；

识别单元，用于获取待识别的行车轨迹所对应的位置点信息，利用所述训练结果对该待识别的行车轨迹所对应的行车状态进行识别。

8.如权利要求8所述的自动识别行车状态的系统，其特征在于，预处理单元将所述的每一条行车轨迹中的位置点信息个数调整为N个，并对其进行归一化处理，其中N为预先设定的大于2的整数。

9.如权利要求8所述的自动识别行车状态的系统，其特征在于，采集单元包含终端和云端服务器，所述终端获取所述多种行车状态下的行车轨迹所对应的位置点信息，然后将所述位置点信息上传到所述云端服务器。

10.如权利要求8所述的自动识别行车状态的系统，其特征在于，识别单元选取包含待识别行车轨迹上的一个位置点在内的N条行车轨迹之后，利用所述训练结果对该N条行车轨迹分别进行识别，根据所述识别的结果进行统计归类。