[发明专利]特征提取方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种特征提取方法，其特征在于，包括：

基于地理位置采集第一全景数据；

根据预设的第一特征提取算法和所述第一全景数据，生成第一特征集合；

基于时间信息采集第二全景数据；

根据预设的第二特征提取算法和所述第二全景数据，生成第二特征集合；

将所述第一特征集合和所述第二特征集合交叉融合，生成基于地理位置和时间信息的交叉特征集合。

2.如权利要求1所述的特征提取方法，还包括：

计算所述第一特征集合和所述第二特征集合的笛卡尔积，将所述笛卡尔积作为所述交叉特征集合。

3.如权利要求1或2所述的特征提取方法，其特征在于，基于地理位置采集第一全景数据的步骤，包括：

按照预设频率采集第一全景数据，并记录每条第一全景数据对应的地理位置；

以地理位置作为基准，对采集的第一全景数据进行统计，获取每一地理位置对应的第一全景数据。

4.如权利要求3所述的特征提取方法，还包括：

按照基于统计的特征提取算法，从每一地理位置对应的第一全景数据中提取统计特征，构成所述第一特征集合。

5.如权利要求3所述的特征提取方法，还包括：

根据离散傅里叶变换将所述第一全景数据转换为频域全景数据；

从每一地理位置对应的所述频域全景数据中提取频域特征，构成所述第一特征集合。

6.如权利要求3所述的特征提取方法，还包括：

统计所述第一全景数据的地理位置，生成地理位置列表；

确定聚类分析的密度参数，根据所述密度参数和预设的聚类算法对所述地理位置列表中的地理位置进行聚类，获取到多个地理位置集合；

以所述地理位置集合为基准，对采集的第一全景数据进行统计，获取每一地理位置集合对应的第一全景数据；

根据预设的第一特征提取算法，从对应的第一全景数据中获取所述地理位置集合对应的第一特征，由所述多个地理位置集合对应的第一特征构成所述第一特征集合。

7.如权利要求1或2所述的特征提取方法，其特征在于，基于时间信息采集第二全景数据的步骤，包括：

按照预设频率采集时间区间内的第二全景数据，并记录每条第二全景数据的时间信息；

将所述时间区间划分为多个时间段；

以时间段为基准，对所述时间区间内的第二全景数据进行统计，获取每一个时间段对应的第二全景数据序列；

根据时域特征提取算法从所述时间段对应的第二全景数据序列提取时域特征，由所述多个时间段对应的时域特征构成所述第二特征集合。

8.如权利要求7所述的特征提取方法，其特征在于，将时间区间划分为多个时间段的步骤，包括：

根据所述时间区间内的第二全景数据计算所述时间区间的总信息熵；

按照预设的取值范围中的一个时间分割点，将所述时间区间分割为两个时间段，并计算分割后的两个时间段的加权平均信息熵；

确定加权平均信息熵与所述总信息熵的差值最大的时间分割点；

根据所述时间分割点将所述时间区间分割为第一时间段和第二时间段；

将所述第一时间段和所述第二时间段作为新的时间区间，重复执行所述根据所述时间区间内的第二全景数据计算所述时间区间的总信息熵的步骤至所述根据所述时间分割点将所述时间区间分割为第一时间段和第二时间段的步骤，直至所述时间区间的分段数目大于预设阈值。

9.一种特征提取装置，其特征在于，包括：

第一数据采集模块，用于基于地理位置采集第一全景数据；

第一特征提取模块，用于根据预设的第一特征提取算法和所述第一全景数据，生成第一特征集合；

第二数据采集模块，用于基于时间信息采集第二全景数据；

第二特征提取模块，用于根据预设的第二特征提取算法和所述第二全景数据，生成第二特征集合；

特征融合模块，用于将所述第一特征集合和所述第二特征集合交叉融合，生成基于地理位置和时间信息的交叉特征集合。