[发明专利]一种基于稀疏轨迹数据的人群移动流绘制方法

权利要求书

1.一种基于稀疏轨迹数据的人群移动流绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，使用移动提取方法提取稀疏轨迹，对提取的所述稀疏轨迹按时间排序，连接轨迹序列当前位置前后的记录，每两条相邻记录作为一组，每组记录中以前面记录的空间坐标为起点，后面记录的空间坐标为终点，得到一个局部的移动向量；

步骤2，对步骤1中得到的移动向量进行时空划分，在时间上，将移动向量划分至一个小时或多个小时的时间段，在空间上，将移动向量划分至500m*500m的网格之中，所述m的含义为米；

步骤3，对步骤2中所述时空划分后的移动向量，先使用核密度估计方法进行平滑处理，然后进行聚合，得到局部空间内移动向量聚类；

步骤4，对步骤2中所述时空划分后的移动向量进行处理，在空间上，使用双向方差衡量空间单元内移动向量方向的分布特征，在时间上，采用计算极值的方法计算空间单元内的异常值；

步骤5，使用确定性纤维束跟踪方式从步骤3中的所述移动向量聚类得到显著的全局移动流；

步骤6，对于步骤5中的全局移动流进行循环展示，并使用热力图的方法展示步骤4中得到的异常值和人群分布属性；所述步骤1中的使用移动提取方法提取稀疏轨迹，实现如下：

步骤1-1，将id相同设备的轨迹按照时间戳进行排序，若相邻记录间的时间差大于ΔT，则在此处进行分割，得到多个密集测量的子轨迹；

步骤1-2，对于每个子轨迹的片段，若其所有记录间的距离差都小于ΔS/3，所述距离差为用相邻记录空间坐标计算距离，并且这段记录的时间跨越度超过ΔT，则该片段由静止的记录组成，所述时间跨越度为该片段首记录和尾记录的时间差，所述ΔT和ΔS为正数，ΔT的含义为最小静止片段时间，ΔS的含义是最大静止片段距离；

步骤1-3，对于步骤1-2中不属于任一静止片段，若记录前后存在两个与该记录距离大于ΔS的记录，并且这两个记录的时间差小于ΔT，那么该记录为移动的记录；

所述步骤4中的双向方差计算方法，具体实现如下：

步骤4-1，{v_i,w_i}是加权向量，v_i为某一聚类向量，w_i为对应权重，将一个包含k个移动向量聚类的空间网格中的向量表示为：

V＝U_{i＝{1,…,k}}{v_i,w_i}

步骤4-2，计算空间单元内移动向量方向的平均值μ：

步骤4-3，随后，通过此均值以及该均值在圆内旋转180度后得到的值分别为b₁和b₂：

b₁＝min[μ,(μ+180)％360]

b₂＝max[μ,(μ+180)％360]

所述％为取余运算；

步骤4-4，分别计算各自的均值u₁和u₂：

步骤4-5，计算最终的双向方差BiVar(V)：

其中U的含义为并集，||x||_a＝min(|x|,360-|x|)表示角距离,x的含义为某个角度，||v_i-u₁||_a、||v_i-u₂||_a分别代表向量v_i与包含其半圆的平均角度值为[b₁,b₂)范围内的均值u₁、[b₂,360)∪[0,b₁)范围内的均值u₂的角距离。