[发明专利]多层次道路级浮动车异常轨迹探测方法

权利要求书

1.一种多层次道路级浮动车异常轨迹探测方法，其特征在于，包括：

步骤1，提取轨迹数据点集中车牌号相同、时间戳递增的GPS采样点，组成不同车辆的轨迹序列；

步骤2，将提取得到的出行轨迹数据与城市路网进行匹配，从而将轨迹点序列转化为道路级的路段序列；

步骤3，选择匹配度最高的候选轨迹为出行轨迹数据在城市路网中的移动轨迹，并使用匹配度最高的候选轨迹中轨迹点所在的路段序列表达原始出行轨迹的行驶路径；

步骤4，选取所述轨迹数据的路段序列中时间上依次出现，但空间上不相邻的第一路段和第二路段，取所述第一路段上轨迹点速度反方向所指向的第一端点，取所述第二路段上轨迹点速度方向所指向的第二端点，采用最短网络距离计算方法得到第一端点到第二端点的移动路段，用于修补所述第一路段和所述第二路段之间缺失的路段；

步骤5，给定一个包含多条由路段序列表示的轨迹集合，计算所述轨迹集合中每条轨迹得到的M棵隔离树的树高平均值，计算出待探测轨迹的异常度，若所述待探测轨迹的异常度大于第一预设值，则所述待探测轨迹为全局异常轨迹；

所述步骤1具体包括：

根据GPS轨迹点载客状态，提取持续为载客状态的子轨迹作为一条完整的出行轨迹；

选定待分析的出发区域与到达区域，遍历全部出行轨迹，提取所有先后经过出发区域和到达区域的出行轨迹作为研究数据；

所述步骤2具体包括：

针对每一条包括n个GPS采样点的原始出行轨迹数据P＝{P₁,P₂,…,P_n}，以GPS采样点为P_i中心，半径为r建立缓冲区，将缓冲区与路段相交的点作为该采样点的候选点，得到采样点P_i的候选点集

计算采样点为P_i候选点集中每个候选点的观测概率计算公式如下：

其中，表示P_i与候选点之间的欧氏距离，u和σ分别表示正态分布中均值和标准差；

计算两个连续采样点P_i-1和P_i的候选点与之间的转移概率计算公式如下：

其中，d(P_i-1,P_i)表示采样点P_i-1和P_i之间的欧氏距离，为候选点与之间的最短路网距离；

结合观测概率和转移概率寻找采样点P_i-1的最佳匹配点，公式如下：

对出行轨迹数据P＝{P₁,P₂,…,P_n}中采样点的候选点进行排列组合得到该轨迹数据的候选轨迹集合L＝{L₁,L₂,…,L_h}，其中一条候选轨迹计算每一条候选轨迹的匹配度F(L_j)，计算公式如下：

所述步骤5具体包括：

给定一个包含m条由路段序列表示的轨迹集合T＝{t₁,t₂,...,t_n}，待探测轨迹记为t_i，轨迹t_i的补集记为U；

随机选取轨迹t_i中的一个路段，将U中含有该路段的轨迹记为左子节点，否则记为右子节点；继续随机选取轨迹t_i中未选择过的路段，将当前左子节点中含有该路段的轨迹记为下一级左子节点，否则记为右子节点；迭代执行此过程，直到左子节点为空集或轨迹t_i是左子节点中任意轨迹的子集，建立一棵隔离树；对每条轨迹执行此过程M次，建立M棵隔离树；

计算轨迹集合T中每条轨迹得到的M棵隔离树的树高平均值，进一步计算待探测轨迹t_i异常度，计算公式如下：

其中，TR_i表示轨迹t_i的M棵隔离树的树高平均值，m表示轨迹集合T中的轨迹数量；当轨迹t_i异常度的S(t_i)大于一定阈值θ时，轨迹t_i判别为全局异常轨迹；

所述方法还包括：

给定一个包含m条由路段序列表示的轨迹集合T＝{t₁,t₂,...,t_n}和路径D＝{e₁,e₂,…,e_i-1,e_i}，其中PT＝{e₁,e₂,…e_i-1}为上游路径，e_i为目标路段，若上游路径在轨迹集合中频繁出现，且上游路径中的车辆频繁流入的路段e_i，则路段e_i判别为频繁路段；

计算上游路径PT＝{e₁,e₂,…e_i-1}在轨迹集合T中的出现频繁度，计算公式如下:

其中，haspath(PT,T)表示轨迹集合T中包含上游路径PT的轨迹集合，|·|为数量运算函数；

计算当前路径D＝{e₁,e₂,…,e_i-1,e_i}中路段e_i频繁度，计算公式如下：

其中，haspath(D,T)表示轨迹集合T中包含上游路径PT与当前路段ei的轨迹集合，当PTPR(PT,T)和TPR(e_i,D,T)分别大于频繁阈值α和β时，则判别e_i在路径D中为频繁路段；

遍历得到的每条全局异常轨迹的各个路段e_i，如果在所有路径中，路段ei均判别为非频繁路段，则路段e_i判别为局部异常路段。