[发明专利]一种大规模移动对象的轨迹快速预测方法、介质和设备

权利要求书

1.一种大规模移动对象的轨迹快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取目标的当前轨迹和历史规律轨迹，所述当前轨迹包括多个当前轨迹点，所述历史规律轨迹包括多个历史规律点；

S2、对当前轨迹进行轨迹压缩得到压缩后的当前轨迹，并对所有历史规律轨迹进行轨迹压缩得到压缩后的历史规律轨迹，其中，通过以下方式进行轨迹压缩：提取当前轨迹中的拐点、停泊点、速度异常点、加速度异常点、起点和终点组成压缩后的当前轨迹；提取历史规律轨迹中的拐点、停泊点、速度异常点、加速度异常点、起点和终点组成压缩后的历史规律轨迹；

S3、依次将压缩后的当前轨迹的每个当前轨迹点与压缩后的每条历史规律轨迹进行匹配以计算压缩后的当前轨迹与压缩后的每条历史规律轨迹的相似度，其中，当前轨迹点与某一历史规律轨迹匹配成功后该当前轨迹点对应于匹配成功的历史规律轨迹上的两个相邻历史规律点，根据预设的高斯函数分别计算所述两个相邻历史规律点的高斯概率的均值，将其作为相似度奖励加在当前轨迹与该历史规律轨迹的相似度上；

S4、获取与压缩后的当前轨迹相似度最高的压缩后的历史规律轨迹作为待补全轨迹，对待补全轨迹进行插值补全，生成该目标的预测轨迹。

2.根据权利要求1所述的大规模移动对象的轨迹快速预测方法，其特征在于，在步骤S2中，采用流式压缩对当前轨迹进行轨迹压缩得到压缩后的当前轨迹，采用批量压缩对所有历史规律轨迹进行轨迹压缩得到压缩后的历史规律轨迹。

3.根据权利要求1所述的大规模移动对象的轨迹快速预测方法，其特征在于，在步骤S2中，通过以下方式进行轨迹压缩：

提取当前轨迹中的拐点、停泊点、速度异常点、加速度异常点、起点和终点组成压缩后的当前轨迹；

提取历史规律轨迹中的拐点、停泊点、速度异常点、加速度异常点、起点和终点组成压缩后的历史规律轨迹。

4.根据权利要求1所述的大规模移动对象的轨迹快速预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、遍历压缩后的当前轨迹的每个当前轨迹点，依次将每个当前轨迹点与一条压缩后的历史规律轨迹进行匹配，匹配时将一个当前轨迹点与压缩后的历史规律轨迹的每两个相邻历史规律点进行距离、时间匹配，该当前轨迹点与压缩后的历史规律轨迹的某两个相邻历史规律点的距离和时间匹配成功时该当前轨迹点与该压缩后的历史规律轨迹匹配成功；

S32、根据预设的高斯函数计算与此次压缩后的历史规律轨迹匹配成功的当前轨迹点所对应的两个相邻历史规律点的高斯概率，在当前轨迹与该压缩后的历史规律轨迹的相似度中加上该所述两个相邻历史规律点的高斯概率的均值，将压缩后的当前轨迹的所有当前轨迹点与该压缩后的历史规律轨迹匹配完成后获得的相似度作为压缩后的当前轨迹与该压缩后的历史规律轨迹的相似度；

S33、重复步骤S31和S32计算压缩后的当前轨迹与下一条压缩后的历史规律轨迹的相似度，直至获得压缩后的当前轨迹与每条压缩后的历史规律轨迹的相似度。