[发明专利]时空轨迹数据的分级处理方法

权利要求书

1.一种时空轨迹数据的分级处理方法，其中，包括以下步骤：

获取增量轨迹数据，所述轨迹为一移动对象在空间中形成的路径；

使用在线压缩方法对所述增量轨迹数据进行实时压缩；

获取一段时间内的离线轨迹数据；

使用离线压缩方法对所述离线轨迹数据进行压缩；以及

从所述离线轨迹数据提取出特征向量；

其中使用在线压缩方法对所述增量轨迹数据进行实时压缩包括以下步骤：

S21：初始化滑动窗，设定轨迹点到起始点与终止点连线的距离阈值d，所述起始点为滑动窗内的第一个轨迹点，滑动窗口最新增加的轨迹点设定为终止点；

S22：算滑动窗内所有轨迹点到起始点与终止点连线的距离Di；

S23：统计上述距离中Di的最大值，令Dmax＝Max(Di)；

S24：将上述距离中Di的最大值Dmax与设定阈值d对比，若Dmax＜d，则执行步骤S25，否则执行步骤S26；

S25、将窗口后一个轨迹点加入，形成新的滑动窗口，并将新加入轨迹点更新为终止点，返回步骤S22；

S26、保留起始点和终止点的前一个轨迹点，删除起始点与终止点之间其他的轨迹点，并将终止点作为新的滑动窗口的起始点，返回步骤21；

S27、重复步骤S21到S25，直到轨迹压缩任务完成；

其中，所述使用离线压缩方法对所述离线轨迹数据进行压缩包括：

获取起始点和终止点之间所有待处理的轨迹点数据；

确定曲率阈值k与压缩比z的关系，设定曲率阈值k；

计算出所有轨迹点的曲率值；

将各个轨迹点曲率与曲率阈值对比，若曲率大于等于曲率阈值k的轨迹点为N个，则以N个轨迹点为节点将完整的轨迹按曲率划分为N+1段，其中N为自然数，且N≥1；

对每一段轨迹采用基于Douglas-Peucker算法进行压缩；

其中，所述从所述离线轨迹数据提取出特征向量包括：

获取起始点和终止点之间所有待处理的轨迹数据；

提取出轨迹数据中全局特征和属性特征；

对全局特征统计分析；

采用时序图分解方法提取出轨迹数据局部特征；以及

将全局特征和属性特征及局部特征构造成高维特征向量。

2.根据权利要求1所述的分级处理方法，其中，所述距离Di为垂直欧氏距离或时间同步欧氏距离。

3.根据权利要求2所述的分级处理方法，其中，所述垂直欧氏距离为将起始点与终止点连线后，之间各个轨迹点到该连线的垂直距离；所述时间同步欧氏距离为将起始点与终止点连线后，按照对象均匀运动方式，根据两点之间时间，对应映射到该连线，原始点与映射点的距离。

4.根据权利要求1所述的分级处理方法，其中，曲率阈值k与压缩比z的关系如下：

5.根据权利要求1所述的分级处理方法，其中，第i个轨迹点的曲率值slope_i可通过下式计算，其中x_i表示第i个点的横坐标，y_i表示第i个点的纵坐标：

6.根据权利要求1所述的分级处理方法，其中，所述全局特征是轨迹点运动参数的统计特性，所述运动参数包括速度、加速度、方向、转角和/或曲率，所述属性特征包括国家地区和/或活动区域。

7.根据权利要求1所述的分级处理方法，其中，对全局特征统计分析包括计算出最大最小的各三个值、取值范围、均值、方差、偏度、峰度、自相关系数、变异系数和/或转角变化率。