[发明专利]一种应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法

权利要求书

1.一种应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，任选两条轨迹A和B并按时间进行排序；

步骤S2，遍历所述轨迹A和B的轨迹点，找出所有轨迹点中时间差最小的轨迹点对(P’，Q’)；

步骤S3，采用递归的方法找出所述轨迹A和B中所有满足匹配条件的轨迹点对(P’，Q’)构成最佳匹配结果集；

步骤S4，计算所述最佳匹配结果集中每个轨迹点对(P’，Q’)的匹配状态，统计每种匹配状态的数据值并套用公式计算出伴随系数。

2.根据权利要求1所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

步骤S101，获取采集设备采集的海量行为轨迹数据构建轨迹数据库，并从所述轨迹数据库中任意选择两条轨迹A和B；

步骤S102，将两条所述轨迹A和B按时间进行排序。

3.根据权利要求2所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S101获取的海量行为轨迹包括人脸数据、MAC数据、IMSI数据、IMEI数据中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

步骤S201，按时间顺序遍历所述轨迹A中的轨迹点P，并从所述轨迹B中找出与所述轨迹点P时间最接近的轨迹点Q，计算并记录所述轨迹点对(P，Q)的时间差；

步骤S202，从步骤S201中所述的轨迹点对(P，Q)中找出时间差最小，且所述轨迹点对(P，Q)的时间差满足不大于给出的最大匹配时间差的轨迹点P’和Q’，并将所述轨迹点P’和Q’组成轨迹点对(P’，Q’)。

5.根据权利要求4所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S201中的时间差通过计算所述轨迹点P对应的时间与所述轨迹点Q对应的时间之间的差值得到。

6.根据权利要求5所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

步骤S301，将所述轨迹A和轨迹B分别以轨迹点P’和轨迹点Q’的时间为分隔点划分为两段，所述轨迹A划分为比轨迹点P’时间早的轨迹A1及比轨迹点P’时间晚的轨迹A2，所述轨迹B划分为比轨迹点Q’时间早的轨迹B1及比轨迹点Q’时间晚的轨迹B2；

步骤S302，将所述轨迹A1与轨迹B1以及所述轨迹A2与轨迹B2分别重复步骤S102～步骤S301，直至找不出匹配的轨迹点对(P’，Q’)为止；

步骤S303，将所有匹配的轨迹点对(P’，Q’)保存于最佳匹配结果集中。

7.根据权利要求6所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

步骤S401，根据步骤S303所述的最佳匹配结果集中每个所述轨迹点对(P’，Q’)之间的距离和时间差，计算出每个所述轨迹点对(P’，Q’)的匹配状态，并统计所述匹配状态的数据值；

步骤S402，根据步骤S401所述的数据值套用公式计算出伴随系数。

8.根据权利要求7所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S401中的匹配状态包括匹配、偏离及不确定，每个所述轨迹点对的匹配状态通过比较“设备采集范围+时间差*正常移动速度”与距离的数值大小得出匹配结果。

9.根据权利要求8所述的应用于轨迹伴随可能性分析的伴随系数计算方法，其特征在于，所述步骤S401中的数据值包括匹配值n1、偏离值n2及不确定值n3，所述步骤S402中的公式包括伴随参数a＝n2*1.0/(n1+n2)，b＝n1*1.0/(n1+n2+n3)，伴随系数＝2*(1-1/(1+exp(-5*a)))*(2/(1+exp(-8*b))-1)。