[发明专利]一种车辆轨迹预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值；

如果所述熵值不大于所述预设熵值阈值，将基于所述历史出行数据确定得到的车辆轨迹预测结果，确定为所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

确定待预测时间段的维度特征；

将待预测车辆在多个具有所述维度特征的历史时间段所处的位置，确定为所述待预测车辆的历史出行数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述维度特征包括以下三个特征中的一个或多个特征：

天气特征、节假日特征、时间特征，其中，所述天气特征用于表示时间段的天气情况，所述节假日特征用于表示时间段是否属于节假日，所述时间特征用于表示时间段的起止时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

确定待预测时间段驾驶待预测车辆可能性最高的人员，作为目标人员；

将目标人员在多个历史时间段驾驶所述待预测车辆所处的位置，确定为所述待预测车辆的历史出行数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆轨迹预测结果通过以下方式确定得到：

针对历史出行数据中待预测车辆出现的每个位置，统计所述历史出行数据中所述待预测车辆在该位置出现的频率；

连接频率高于预设频率阈值的位置，得到所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

针对历史出行数据中待预测车辆出现的每个位置，统计所述历史出行数据中所述待预测车辆在该位置出现的频率；

按照下式计算所述历史出行数据的熵值：

其中，H为所述历史出行数据的熵值，n为所述历史出行数据中所述待预测车辆出现的位置的数目，p_i为所述待预测车辆在第i个位置出现的频率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之后，所述方法还包括：

如果所述熵值大于所述预设熵值阈值，确定所述待预测车辆为不可预测车辆。

8.一种车辆轨迹预测装置，其特征在于，所述装置包括：

熵值判断模块，用于确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值；

结果输出模块，用于如果所述熵值不大于所述预设熵值阈值，将基于所述历史出行数据确定得到的车辆轨迹预测结果，确定为所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第一数据检索模块，用于在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，确定待预测时间段的维度特征；

将待预测车辆在多个具有所述维度特征的历史时间段所处的位置，确定为所述待预测车辆的历史出行数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述维度特征包括以下三个特征中的一个或多个特征：

天气特征、节假日特征、时间特征，所述天气特征用于表示时间段的天气情况，所述节假日特征用于表示时间段是否属于节假日，所述时间特征用于表示时间段的起止时间。