[发明专利]一种基于慢跑GPS轨迹数据的运动场所提取方法

说明书

本发明公开了一种基于慢跑GPS轨迹数据的运动场所提取方法，该方法包括以下步骤：步骤1、从数据库中获取原始慢跑GPS轨迹线数据，将原始慢跑GPS轨迹线数据分解为二维时间序列曲线数据，并对二维时间序列曲线数据提取关键点集；步骤2、根据关键点集所对应的轨迹点集构建子轨迹距离上三角矩阵，并按行扫描搜索矩阵查找满足绕圈轨迹模式特征的绕圈子轨迹；遍历数据库中所有GPS轨迹线后，输出群体绕圈子轨迹线集；步骤3、从群体绕圈轨迹线集中提取运动场所的几何信息与语义信息。本发明能在语义层次上快速、自动地提取慢跑绕圈运动场所信息，降低了精细活动场所信息获取成本，且该方法简单、易于实现。

技术领域

本发明涉及地理信息与时空轨迹数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于慢跑GPS轨迹数据的运动场所提取方法。

背景技术

受全民健身潮流的影响，人们的健康意识日益增强，日常生活中越来越多的人重视锻炼身体，通过运动锻炼来追求健康的生活理念已深入人心。慢跑运动作为运动健身、休闲娱乐的重要方式，对于增强体质、减肥防胖、缓解压力等具有重要作用。绕圈慢跑作为慢跑运动中的主要行为，准确识别绕圈行为模式并提取绕圈运动场所信息意义重大。如何快速、准确的获取城市中的慢跑运动场所信息(几何信息与语义信息)，并为慢跑场所推荐、慢跑路径规划、跑友推荐等提供决策与建议是一个具有较高实用价值的研究课题。传统的场所信息提取方法包括人工野外调查测量和遥感技术。人工调查测量方式成本高、更新周期长，难以满足实际应用需求。高分遥感影像技术多用来提取城市土地利用数据、监测土地利用覆盖变化等，但该方法不能提取特定人类活动(如慢跑、骑行)的场所信息，更无法感知人类活动行为动态变化及活动场所特征信息。

目前，移动定位设备(GPS、手环)、运动App(咕咚、悦跑圈)等软硬件的广泛应用，产生了海量的带有个体标记的休闲运动轨迹数据(慢跑、骑等)、运动属性数据(能量消耗、心率等)。这些高时空分辨率的行为数据有助于挖掘人类活动行为模式、探析场所与行为间的耦合关系、感知活动场所特征、监测身体健康变化。时空轨迹具有低成本、高现势性、高时空分辨率、大数据、众源泛在等优点，并被广泛应用于城市相关信息的提取。主要包括：道路信息提取、城市热点分析、人类行为模式探测、空间数据获取与更新等。但已有研究多运用社交媒体数据、手机通话数据、出租车GPS轨迹数据等探测土地利用类型、识别城市功能区。这些研究多以交通小区为单元的用地语义识别，而对于人类行为视角下的活动场所信息提取研究较少。通过分析已有相关研究发现，运用GPS轨迹数据来提取人类慢跑绕圈运动场所信息仍是一个研究空白。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于慢跑GPS轨迹数据的运动场所提取方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于慢跑GPS轨迹数据的运动场所提取方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、从数据库中获取原始慢跑GPS轨迹线数据，将原始慢跑GPS轨迹线数据分解为二维时间序列曲线数据，并对二维时间序列曲线数据提取关键点集；

步骤2、根据关键点集所对应的轨迹点集构建子轨迹距离上三角矩阵，并按行扫描搜索矩阵查找满足绕圈轨迹模式特征的绕圈子轨迹；遍历数据库中所有GPS轨迹线后，输出群体绕圈子轨迹线集；

步骤3、从群体绕圈轨迹线集中提取运动场所的几何信息与语义信息。

进一步地，本发明的步骤1的具体方法为：

步骤1.1、确定参数阈值，包括：最短路径距离，最大方向距离，最小周期时间；

步骤1.2、输入一条原始慢跑GPS轨迹线数据，将原始的时空轨迹线坐标(x，y，t)分解为(t，x)、(t，y)的二维时间序列曲线数据；