[发明专利]一种轨迹聚类的方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种轨迹聚类的方法，其特征在于，包括：

获取目标轨迹集合，所述目标轨迹集合中包括多条轨迹，每条轨迹包括多个轨迹点，每个轨迹点携带位置信息和时间信息，在相同的区域中被采集得到的轨迹点的位置信息是相同的；

根据所述目标轨迹集合中每条轨迹的位置数据将所述目标轨迹集合中的轨迹进行划分，得到多个目标轨迹子集，所述目标轨迹集合中任意两条轨迹划分到同一个目标轨迹子集的概率与该两条轨迹对应的位置数据之间的相似度相关联；

分别计算每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度；

根据每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度与预设相似度阈值分别对每个目标轨迹子集中的轨迹进行聚类，得到聚类结果，所述聚类结果用于指示不同轨迹之间是否存在关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标轨迹集合中每条轨迹的位置数据将所述目标轨迹集合中的轨迹进行划分，包括：

对所述目标轨迹集合中每条轨迹的位置数据进行预处理，得到第一处理结果，每条轨迹的位置数据是该轨迹包括的多个轨迹点的位置信息的集合，所述第一处理结果用于表示所述目标轨迹集合中不同轨迹对应的位置数据之间的相似度；

根据所述第一处理结果和预设划分策略将所述目标轨迹集合中的轨迹进行划分，得到所述多个目标轨迹子集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标轨迹集合中每条轨迹的位置数据进行预处理，包括：

按照预设切片规则对所述目标轨迹集合中每条轨迹的位置数据进行切片，以将每条轨迹的位置数据转换为对应的位置数据切片集合，每条轨迹对应的位置数据切片集合是根据该轨迹包括的多个轨迹点的位置信息与偏序关系生成的，所述偏序关系表示该轨迹包括的轨迹点的变化顺序；

根据所述每条轨迹对应的位置数据切片集合生成目标签名矩阵，所述目标签名矩阵用于表示所述目标轨迹集合中不同轨迹对应的位置数据切片集合之间的相似度，所述目标签名矩阵为所述第一处理结果中的一种。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述每条轨迹对应的位置数据切片集合生成目标签名矩阵，包括：

根据所述每条轨迹对应的位置数据切片集合生成目标特征矩阵，所述目标特征矩阵用于表示每条轨迹对应的位置数据切片集合中包含的位置数据切片；

根据minhash算法和所述目标特征矩阵生成所述目标签名矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别计算每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度，包括：

采用目标相似度计算函数分别计算每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度，所述目标相似度计算函数是根据两条轨迹的轨迹点重叠程度计算轨迹相似度的函数。

6.根据权利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，所述预设划分策略包括局部敏感哈希LSH算法。

7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述根据每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度与预设相似度阈值分别对每个目标轨迹子集中的轨迹进行聚类之后，所述方法还包括：

根据所述聚类结果查找与查询轨迹存在所述关联关系的轨迹，所述查询轨迹属于所述目标轨迹集合。

8.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述轨迹点是由多个目标位置传感器采集的，其中，不同的目标位置传感器对应不同的区域。

9.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，根据每个目标轨迹子集中不同轨迹之间的相似度与预设相似度阈值分别对每个目标轨迹子集中的轨迹进行聚类，包括：

把每个目标轨迹子集划分为多个目标轨迹子子集；其中，每个包含至少两条轨迹的目标轨迹子子集中，任意两条轨迹之间的相似度大于所述预设相似度阈值。