[发明专利]一种基于Fréchet距离的轨迹数据压缩方法

说明书

本发明公开了一种基于Fréchet距离的轨迹数据压缩方法，属于时空数据处理技术领域。本发明首先读取轨迹数据，根据轨迹点的时空位置信息映射得到近似轨迹点；通过计算子轨迹与近似轨迹之间的Fréchet距离，判断子轨迹与近似轨迹的时空相似性，同时基于轨迹特征点的判断准则提取子轨迹的特征点，再将所有特征点按轨迹点的原始时序进行连接形成压缩轨迹，以此实现轨迹压缩。本发明将轨迹数据的位置信息与时间信息有机结合，并考虑到轨迹数据间的空间关系，基于Fréchet距离判断轨迹与近似轨迹的时空误差，以此顾及原始轨迹与压缩轨迹的时空相似性，去除冗余数据，实现轨迹数据的无参数压缩。

技术领域

本发明涉及时空数据处理技术领域，特别是涉及一种时空轨迹数据压缩方法。

背景技术

随着移动终端设备的普及以及GPS空间定位技术的快速发展，轨迹数据快速增长，这些轨迹数据蕴藏着十分重要的价值，通过对轨迹数据的分析与挖掘，能够更好地反映移动对象的行为特征，同时对于提高城市的运转效率等都起着至关重要的作用。由于轨迹数据具有数据量大、时空序列性强、价值密度低、数据冗余等特点，这会导致在轨迹数据规模快速增长的过程中，对于大规模轨迹数据的管理、查询、存储以及轨迹数据的挖掘、分析等方面均带来巨大压力。因此，提出高效的轨迹数据压缩方法能够为解决上述问题提供有力地支撑。

随着大规模轨迹数据的不断增长，用于解决轨迹数据量大、数据冗余问题的轨迹数据压缩方法陆续产生。轨迹数据压缩方法主要关注数据压缩率，旨在尽可能地减小轨迹数据规模，用少量的轨迹数据来表达原始轨迹信息，去除轨迹数据冗余，实现轨迹数据的高效存储与管理，以支持大规模轨迹数据高效查询与轨迹数据挖掘。

目前，轨迹数据压缩方法通常分为以下三类：

(1)线段简化的压缩方法：

该方法是利用一条包含更少点数的曲线来近似地表达由一系列离散点组成的原始曲线，同时在简化的过程中，需要确保近似曲线与原始曲线之间的差距尽可能小。将线段简化压缩方法应用到轨迹数据压缩的领域，是指利用尽可能少的轨迹数据点来表达原始轨迹所包含的信息，在压缩过程中，更好地调控压缩率与误差阈值成为尽可能减少压缩轨迹与原始轨迹之间的差距的重要指标。具体可参考文献《Poiker T,Douglas DH.ReflectionEssay：Algorithms for the Reduction of the Number of Points Required toRepresent a Digitized Line or its Caricature[J].Cartographica TheInternational Journal for Geographic Information and Geovisualization,1973,10(2):112-122.Potamias,Patroumpas K,Sellis T.Sampling trajectory streams withspatiotemporal criteria in Scientific and Statistical Database Management[J].IEEE on18th International Conference:2006.》、《基于综合时空特性的混合式轨迹压缩算法[J].计算机应用,2015,35(5):1209-1212.》、《基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩[J].计算机工程与应用,2017,53(8):254-259》。

(2)基于路网结构的轨迹压缩方法：