[发明专利]一种大数据环境下个体出行道路轨迹提取的方法

权利要求书

1.一种大数据环境下个体出行道路轨迹提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、从传感器运营商处获取一定时间范围内的匿名加密移动终端传感器数据，为每个用户构建由个体和固定传感器通信记录构成的初步个体出行时空记录，将固定传感器的地理属性赋予初步个体出行时空轨迹中的每个通信节点，以此构建个体出行时空数据集；

步骤2、按时间顺序整理个体出行时空数据集，以个体与固定传感器之间的通信记录为节点，构建个体出行时空序列，识别个体出行时空序列中的出行O-D点，将个体出行时空序列按照O-D点裁剪，划分为若干条O-D路段，将每条路段编号，构成个体出行O-D路段数据集；

步骤3、依据个体出行O-D路段数据集，计算个体在出行路段中两两节点之间的距离、花费时间和平均速度，根据个体出行路段中两两节点间的速度，通过构建网络模型，以实际道路交通网为地理基底，计算个体在两个节点之间可能的个体出行路径，包括以下步骤：

步骤3.1、整理个体所在城市的道路交通网，将道路交通网中的每条道路分级，依据现有数据获得每种出行方式在每条道路上在每个时间段中的平均移动速度；

步骤3.2、将个体出行O-D路段数据集中个体每条O-D路段中的所有通信节点按照其空间位置投射到道路交通网中，查找距离各个通信节点最近的道路交通网路口节点，定义为R点，将R点作为两两通信节点之间的S-T点，计算通信节点到各自的S-T点的最短距离；

步骤3.3、提取出两两通信节点之间的最短距离及其路径，计算最短路径花费的时间；

步骤3.4、将两两通信节点间的最短路径按路段裁开，计算最短路径的空间方向复杂度SDF，该空间方向复杂度SDF采用对分路段的移动方向求加权标准差得到；

步骤3.5、若个体在两两通信节点间的移动时间小于等于最短路径花费的时间，则最短路径即为个体在两两通信节点间的实际移动路段；否则，构建空间运筹模型，采用解方程组的方法，以移动时间为约束条件，以空间方向复杂度SDF为目标函数，求解个体在空间中的移动轨迹，该移动轨迹作为个体在两两通信节点间的实际移动路段；

步骤3.6、将求解得到的实际移动路段两端加上通信节点到S-T点的最短距离，构成了两两通信节点之间的最可几个体出行路径；

步骤4、对所有两两通信节点计算得到的最可几个体出行路径进行整理和空间融合，最终获得具体的个体出行轨迹。

2.如权利要求1所述的一种大数据环境下个体出行道路轨迹提取的方法，其特征在于，所述步骤3.4中，设个体在第i个通信节点与第j个通信节点间第k个路段的移动方向为且该第i个通信节点与第j个通信节点间有N条路段，即k＝1,2,...,N，则首先计算个体在该第i个通信节点与第j个通信节点间所有路段移动方向的平均值以为0度，将个体在N条路段上移动的方向调整为[-180,180]区间内，则第k个路段的移动方向调整为则第i个通信节点与第j个通信节点间的空间方向复杂度可表示为：

式中，表示第k个路段的长度。