[发明专利]车辆数据聚类方法以及车辆轨迹还原方法

权利要求书

1.一种车辆数据聚类方法，其特征在于，包括：

获取根据车辆数据聚类处理得到的至少两个聚类结果，以及与每一所述聚类结果对应的还原轨迹信息；

对于所述至少两个聚类结果中的任一目标聚类结果，基于所述目标聚类结果与其他聚类结果之间的相似度，从所述其他聚类结果中确定候选聚类集；其中，所述其他聚类结果是所述至少两个聚类结果中除目标聚类结果之外的聚类结果；

基于所述候选聚类集中的每一个候选聚类结果的还原轨迹信息，与所述目标聚类结果的还原轨迹信息的相似度，更新所述目标聚类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述其他聚类结果中确定候选聚类集，包括：

获取所述目标聚类结果的第一聚类中心，以及每个其他聚类结果的第二聚类中心；

根据所述第一聚类中心与每个所述第二聚类中心的相似度，得到第一相似度集合；

从所述第一相似度集合中确定预设数量的相似度对应的其他聚类结果，得到所述候选聚类集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆数据包括车辆信息和车牌信息，获取每个聚类结果的聚类中心的步骤包括：

对于每个所述聚类结果，基于该聚类结果中包括的车辆信息和车牌信息，确定该聚类结果的聚类中心。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选聚类集中的每一候选聚类结果的还原轨迹信息，与所述目标聚类结果的还原轨迹信息的相似度，更新所述目标聚类结果，包括：

对于所述候选聚类集中的每一个候选聚类结果，基于所述候选聚类结果的还原轨迹信息与所述目标聚类结果的还原轨迹信息的相似度，对所述候选聚类结果与所述目标聚类结果进行合并处理，得到更新后的目标聚类结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述候选聚类结果与所述目标聚类结果进行合并处理，包括：

响应于所述候选聚类结果包括一个车辆数据，且所述车辆数据的时空信息与所述目标聚类结果的还原轨迹信息的时空信息相似度不小于第一相似度阈值，对所述候选聚类结果和所述目标聚类结果进行合并处理；

和/或，

响应于所述候选聚类结果包括至少两个车辆数据，且所述目标聚类结果对应的第一还原轨迹信息和所述至少两个车辆数据对应的第二还原轨迹信息的相似度不小于第二相似度阈值，对所述候选聚类结果和所述目标聚类结果进行合并处理。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述更新所述目标聚类结果之后，所述方法还包括：

对于每一个聚类结果，获取该聚类结果包括的各个车辆数据；

对于每一个车辆数据，基于该车辆数据的时空信息对该车辆数据的置信度分数进行更新，得到更新后的置信度分数；所述置信度分数表示该车辆数据与该车辆数据对应的聚类结果的相似度；

响应于更新后的置信度分数小于预设分数阈值，将该车辆数据从聚类结果中去除。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对于每一个车辆数据，基于该车辆数据的时空信息对该车辆数据的置信度分数进行更新，包括：

基于车辆数据的时空信息，确定该车辆数据与该车辆数据所属聚类结果中的其他车辆数据之间的距离集合；

根据所述距离集合中的最小距离，确定所述车辆数据的置信度权值；

根据所述置信度权值对所述车辆的置信度分数进行更新。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述获取根据车辆数据聚类处理得到的至少两个聚类结果，包括：

获取待处理的各车辆数据；所述车辆数据包括车辆图像和由所述车辆图像中提取的车辆信息和车牌信息；

基于所述车辆信息和所述车牌信息，确定候选图像集；

基于所述候选图像集中每一候选图像与所述车辆图像的相似度，对所述待处理的车辆数据进行聚类处理，得到所述至少两个聚类结果。