[发明专利]一种分析人群移动规律的可视化系统

说明书

本发明公开了一种分析人群移动规律的可视化系统，包括：数据储存和处理模块，用于存储轨迹记录点信息和轨迹片段分割信息，存储移动行为模式转移图中每个节点和边的权重，每个节点对应的轨迹片段和特征向量分布以及每条轨迹在各个时间点所属的节点数据；可视化图像模块，包括：特征分布图、移动行为图以及移动模式转移图，从数据储存和处理模块中读取移动行为模式转移图，并将节点集合转换为等宽的矩形，矩形的高度代表这个时刻属于当前移动行为模式的轨迹片段的数目；边集合用两个连续时刻间的移动行为模式的转移边由曲线表示；本发明系统解决了传统方法不能很好地分析大规模轨迹数据的问题。

技术领域

本发明涉及人群移动规律分析技术领域，特别涉及一种分析人群移动规律的可视化系统。

背景技术

近年来人类行为定量化分析，特别对行为模式的建模是当前复杂性学科的研究热点。人类行为的理解和探索对城市规划、交通流化和信息推荐等方面有至关重要的作用。城市计算的目标是使城市变得更加适宜居住，生活更加便捷。城市计算作为一个新兴领域，为社会各种复杂现象提供了新的视角。在城市规划、交通优化和流行病等领域中，了解和认识人类移动模式变得越来越重要。了解人们的目的地和出行工具反应了人类行为和周围建筑环境的关系，同时也为城市路线规划、灾害预防等提供了参考依据。

由于手机用户的爆发式增长，大量的高精度的手机基站数据使得人类移动行为建模变得更具可靠性，科研人员现在能够以前所未有的角度研究人类移动行为。同时也有越来越多的研究者关注数据驱动人类移动模式的发展。同样也有许多最新工作在研究轨迹数据的可视化分析，但是从城市数据中可视化挖掘移动行为模式仍具有挑战性。

数据挖掘的方法，如动态贝叶斯网络，结果存在非常多的参数，想要整体了解整个城市的移动规律需要对所有参数都有整体的了解，显然这是十分困难的。可视化是解决此类问题的最有效的工具之一，可视化可以提供一个对整体规律的可视化表示，进而快速地帮助人们理解数据里面包含的有效信息。由于数据量较大，我们无法把所有数据一次性读入内存进行可视化分析，我们需要对需要交互索取的数据进行预计算，加快可视化分析的速度。所以我们需要针对数据挖掘的结果设计了一套可视化系统，根据可视化方案将数据以可视化图表的形式呈现给用户，对轨迹数据进行实时的展示、分析和理解。

发明内容

本发明提供了一种分析人群移动规律的可视化系统，根据可视化图像将数据以可视化的形式呈现给用户，可以对个人或者整体的移动轨迹数据进行实时的展示、分析和理解。

一种分析人群移动规律的可视化系统，包括：

数据储存和处理模块，用于存储轨迹记录点信息和轨迹片段分割信息，存储移动行为模式转移图中每个节点和边的权重，每个节点对应的轨迹片段和特征向量分布以及每条轨迹在各个时间点所属的节点数据；

对于轨迹数据，可以使用MongoDB数据库存储轨迹记录点信息和轨迹片段分割信息。对于轨迹数据建模后的数据，使用MySql数据存储移动行为模式转移图G＝(V,E)中每个节点和边的权重，每个节点对应的轨迹片段和特征向量分布以及每条轨迹在各个时间点所属的节点数据

可视化方案将数据呈现为可视化图表，包括地图、特征分布图、移动行为模式列表和移动模式转移图，用于展示转移的相关的数据，便于用户分析探索，因此，本系统还包括：

可视化图像模块，包括：

特征分布图：每个轨迹片段得到一个多维特征向量，设有平行坐标轴并显示特征向量的各个维度的值；

移动行为图：设置矩阵分布的带有颜色透明度的方块，每一行代表一个移动行为模式，特征向量在多个维度上的平均值可以转化为多个带有颜色透明度的方块；