[发明专利]一种城市路网中车辆轨迹分类方法

说明书

本发明涉及信息技术领域，提供了一种城市路网中车辆轨迹分类方法。本发明的目的在于解决现有采用正方形网格的中心点导致的与其相邻正方形网格的中心点之间的距离并不相等，邻居之间的不平等影响了聚类的精确度和效率的问题。本发明的主要技术方案为将地图范围进划分为由六边形网格构成的空间，将一条轨迹上所有GPS点按时间先后投影至正六边形网格单元空间中，定义两轨迹分别为T₁与T₂，两轨迹相似度为两轨迹之间的交集除以轨迹间并集：采用经典的Kmeans聚类算法根据两轨迹相似度进行聚类，得到轨迹分类结果。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，提供了一种城市路网中车辆轨迹分类方法。

背景技术

现有的轨迹聚类分为轨迹点聚类、分段轨迹聚类与整体轨迹聚类三类，轨迹点聚类以轨迹GPS点为单位进行聚类，分段轨迹聚类首先通过特定的条件将轨迹划分为子轨迹，再对子轨迹进行划分。整体轨迹聚类相对于其他两种算法而言，保留的轨迹信息更加完整，然而由于整条轨迹之间的长度不同并且轨迹中包含的轨迹点过多，对整条轨迹进行相似度函数的定义使得聚类过程快速有效是较为困难的。目前，整条轨迹聚类算法存在着效率较低的问题。

发明内容

本发明的目的在于解决现有采用正方形网格的中心点导致的与其相邻正方形网格的中心点之间的距离并不相等，邻居之间的不平等影响了聚类的精确度和效率的问题。

本发明为解决上述技术问题，采用以下技术方案：

步骤1：定义网格空间，将地图范围进划分为由六边形网格构成的空间，对每个六边形网格定义标识符g＝{g₁，g₂，...，g_m}，网格单元的边长R；

步骤2：将一条轨迹上所有GPS点按时间先后投影至正六边形网格单元空间中，将轨迹由一系列网格单元构成，得到轨迹序列T_i＝{g_i1，g_i2，...，g_in}，将初始的较长的、由众多GPS点构成的整体轨迹序列压缩为较短的序列，并保存有重要的信息，其中i标识轨迹序号，n表示为个六边形网格的标识的序号；

步骤3：定义两轨迹分别为T₁与T₂，两轨迹相似度为两轨迹之间的交集除以轨迹间并集：

两条轨迹T₁与T₂之间的交集|T₁∩T₂|为既属于轨迹T₁又属于轨迹T₂的正六边形网格单元的数目，

两条轨迹T₁与T₂之间的并集|T₁∪T₂|为属于轨迹T₁或者属于轨迹T₂的正六边形网格单元的数目；

其中，|T₁∪T₂|＝|T₁|+|T₂|-|T₁∩T₂|

步骤4：采用经典的Kmeans聚类算法进行聚类，首先随机选取k条轨迹作为轨迹聚类中心，通过两轨迹相似度判断其他轨迹与这k条轨迹的相似度，与这k条轨迹中的某一条相似度最高则划分至这条轨迹所在的簇群中，将所有轨迹划分完成后得到k个集群，在这k个集群中重新选取轨迹聚类中心，重复上述步骤直到轨迹聚类中心不再变化，则完成划分。

因为本发明采用上述技术方案，因此具备以下有益效果：