[发明专利]道路网络空间中车辆对象移动轨迹聚类的方法及系统

权利要求书

1.一种道路网络空间中车辆对象移动轨迹聚类的方法，其特征在于，包括：

步骤S1，实时获取道路上各种车辆的定位数据，所述定位数据中包括经度数据、纬度数据和航向角数据；

步骤S2，将所述经度数据、纬度数据和航向角数据转换成投影坐标，包括x轴坐标、y轴坐标和航向角；

步骤S3，对所述投影坐标进行网络分格，得到多个分区，并对所述多个分区进行标记；

步骤S4，根据所述航向角数据，将所述分区中的数据散列到多个子分区中，计算得到最大邻域半径，并根据所述最大邻域半径计算得到E邻域；

步骤S5，通过DBSCAN算法，在所述E邻域中进行聚类，得到聚类结果；

其中，所述计算得到E邻域，具体为：

根据所述航向角，分别计算得到短半轴和长半轴；

根据所述短半轴和长半轴，计算得到E邻域；

所述步骤S5，具体为：

根据所述短半轴和长半轴，形成搜索椭圆；

在所述搜索椭圆中的样本数中抽取一个未处理的点，进行第一次聚类：

如果抽出的点为核心点，找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇，并得到对应的类簇号；

如果所述抽出的点是边缘点，寻找下一个点，直到所述搜索椭圆中的样本数均被抽取处理；

以所述簇作为新的未处理的点，进行第二次聚类：

如果抽出的点为核心点，找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇，并得到对应的类簇号；

如果所述抽出的点是边缘点，寻找下一个点，直到所述搜索椭圆中的样本数均被抽取处理；

通过多次聚类后，得到聚类结果。

2.根据权利要求1所述的道路网络空间中车辆对象移动轨迹聚类的方法，其特征在于，判断所述抽出的点为核心点或边缘点，具体为：

将所述搜索椭圆中的样本数与预先设定的最小邻域样本数进行比较，判定核心点：

当所述样本数不小于所述最小邻域样本数，判定为核心点，否则为边缘点，其中，所述样本数为所述E邻域内的样本点数。

3.一种道路网络空间中车辆对象移动轨迹聚类的系统，其特征在于，包括：

定位数据获取模块，用于实时获取道路上各种车辆的定位数据，所述定位数据中包括经度数据、纬度数据和航向角数据；

坐标变换模块，用于将所述经度数据、纬度数据和航向角数据转换成投影坐标，包括x轴坐标、y轴坐标和航向角；

空间网格模块，用于对所述投影坐标进行网络分格，得到多个分区，并对所述多个分区进行标记；

航向角区分模块，用于根据所述航向角数据，将所述分区中的数据散列到多个子分区中，计算得到最大邻域半径，并根据所述最大邻域半径计算得到E邻域；

聚类模块，用于通过DBSCAN算法，在所述E邻域中进行聚类，得到聚类结果；

其中，所述航向角区分模块，具体用于计算得到E邻域：

根据所述航向角，分别计算得到短半轴和长半轴；

根据所述短半轴和长半轴，计算得到E邻域；

所述聚类模块，具体用于：

根据所述短半轴和长半轴，形成搜索椭圆；

通过所述搜索椭圆，在所述E邻域中通过DBSCAN算法进行聚类，得到聚类结果：

在所述搜索椭圆中的样本数中抽取一个未处理的点，进行第一次聚类：

如果抽出的点为核心点，找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇，并得到对应的类簇号；

如果所述抽出的点是边缘点，寻找下一个点，直到所述搜索椭圆中的样本数均被抽取处理；

以所述簇作为新的未处理的点，进行第二次聚类：

如果抽出的点为核心点，找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇，并得到对应的类簇号；

如果所述抽出的点是边缘点，寻找下一个点，直到所述搜索椭圆中的样本数均被抽取处理；

通过多次聚类后，得到聚类结果。

4.根据权利要求3所述的道路网络空间中车辆对象移动轨迹聚类的系统，其特征在于，

所述聚类模块，具体用于：判断所述抽出的点为核心点或边缘点：

将所述搜索椭圆中的样本数与预先设定的最小邻域样本数进行比较，判定核心点：

当所述样本数不小于所述最小邻域样本数，判定为核心点，否则为边缘点，其中，所述样本数为所述E邻域内的样本点数。