[发明专利]一种行驶轨迹的分类方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种行驶轨迹的分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：接收用户行驶轨迹点的轨迹日志；根据所述轨迹日志，计算各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征；根据各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征，以及预先确定的各个样本轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个样本轨迹点对应的轨迹特征和全部样本轨迹点对应的轨迹特征，确定出所述行驶轨迹的轨迹类型。不仅可以准确地对用户轨迹进行分类，而且还可以节省人工成本和时间成本。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种行驶轨迹的分类方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

用户在使用地图类的应用程序APP产品时，如在驾车导航、步行导航、骑行导航等场景下，服务端会根据用户实时定位的坐标点，产生用户的轨迹数据。这些用户的轨迹数据，作为地图产品中用户的基础数据，蕴含着丰富的用户信息，在路况拥堵程度预测、用户出行习惯挖掘、用户出行模型建立、道路通行性发现等场景下，有着非常广泛应用。但是在产生用户的轨迹数据时，会同时掺杂机动车轨迹、电动车轨迹、步行轨迹、公交轨迹、地铁轨迹等不同的轨迹类型，对实际应用的不同场景，有着严重的干扰影响。为达到精细化建模和预测的应用，当用户在不同的行驶轨迹上行驶时，需要从这些行驶轨迹中识别并提取出相对应的轨迹类型。例如，当用户在驾驶机动车时，需要识别并提取出机动车轨迹，用于为用户的机动车驾驶提供导航；当用户在徒步行走时，需要识别并提取出步行轨迹，用于为用户的徒步行走提供导航。

在现有的行驶轨迹的分类方法中，通常采用人工模拟的方法标注出各个样本行驶轨迹的轨迹类型；然后根据各个样本行驶轨迹的轨迹类型确定出行驶轨迹的轨迹类型。例如，在采用人工模拟的方法标注“机动车”类别的轨迹类型时，先采用人工模拟的方法进行机动车行驶，在行驶过程中通过用户实时打点并记录定位位置的工具，记录下用户在导航过程中的各个坐标点的序列信息；然后在各个坐标点的序列信息中提取出各个坐标点的位置，按照各个坐标点的位置将各个坐标点按进行连接，形成完整一段轨迹，并标注为“机动车”类别。通过人工模拟的方法存在很大的局限性，无法模拟出真实道路的行驶场景，这样就会导致无法准确地对用户轨迹进行分类，影响到用户轨迹的分类效果。

此外，在现有的行驶轨迹的分类方法中，通常只考虑行驶轨迹的速度或者加速度这两个轨迹特征对用户轨迹进行分类，由于轨迹特征不足，这样也会导致无法准确地对用户轨迹进行分类，影响到用户轨迹的分类效果。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种行驶轨迹的分类方法、装置、电子设备及存储介质，不仅可以准确地对用户轨迹进行分类，而且还可以节省人工成本和时间成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种行驶轨迹的分类方法，所述方法包括：

接收用户行驶轨迹点的轨迹日志；

根据所述轨迹日志，计算各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征；

根据各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征，以及预先确定的各个样本轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个样本轨迹点对应的轨迹特征和全部样本轨迹点对应的轨迹特征，确定出所述行驶轨迹的轨迹类型。

在上述实施例中，所述根据所述轨迹日志，计算各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征，包括：

根据接收的所述轨迹日志，提取所述用户在各个行驶轨迹点的位置以及所述用户在各个行驶轨迹点的时间；

根据所述用户在各个行驶轨迹点的位置以及所述用户在各个行驶轨迹点的时间，计算各个行驶轨迹点对应的轨迹特征、每相邻两个行驶轨迹点对应的轨迹特征和全部行驶轨迹点对应的轨迹特征。