[发明专利]一种面向路网数据的异常轨迹检测方法

说明书

本发明公开了一种面向路网数据的异常轨迹检测方法，包括利用当前查询时刻，移动对象的当前位置点到终点的欧氏距离得出轨迹异常因子，判断轨迹异常因子与轨迹异常阈值的大小，若轨迹异常因子的值大于等于轨迹异常阈值的值，则判断为轨迹异常；否则利用移动对象当前位置点与当前已知的最优路径之间的位置关系，结合该最优路径计算轨迹异常因子，若轨迹异常因子的值小于轨迹异常阈值，则判断为轨迹非异常；否则就需要运用最优路径查找方法求取移动对象当前位置点到终点真实的最优路径，由此进行异常判断。本发明针对路网环境，提出一种适用于路网数据的异常轨迹定义，考察了路网中关于时间方面轨迹的异常情况，并且异常检测时避免了使用历史轨迹。

技术领域

本发明涉及数据管理领域，尤其涉及一种面向路网数据的异常轨迹检测方法。

背景技术

近些年，城市道路网络中基于车辆等移动对象所产生的轨迹数据的相关研究在智能交通领域掀起了一片研究热潮。轨迹异常检测作为路网轨迹模式挖掘的一个热门研究课题之一，其主要目的是识别出轨迹数据中异常但有价值的数据信息，对路网中欺诈和不良事件的监测具有重大意义。

现如今，大多数针对路网的轨迹异常检测方法都只关注距离、速度、方向方面的异常情况，并未考虑时间信息对异常轨迹检测结果的影响；并且在检测过程中，通常选择使用历史轨迹与目标轨迹的对比结果对轨迹数据进行异常判定，但由于历史轨迹往往受一些外部因素的影响，并不能实时明确的反应路网中实际的运行状态，从而影响异常轨迹检测的准确性。这也就表明设计一种合理的、适用于路网的异常轨迹定义极为必要。此外，异常轨迹检测的效率也是算法研究过程中重点关注的内容，因此，一种面向路网数据的异常轨迹检测方法的提出有着重要意义。

发明内容

本发明提供一种面向路网数据的异常轨迹检测方法，以克服异常轨迹检测不准确的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种面向路网数据的异常轨迹检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、基于开源的开放街道地图数据对移动对象所在道路路网转化为无向加权图；

步骤2、在查询时刻t_i，根据移动对象当前位置点p_i与终点D的欧氏距离dist(p_i,D)，结合时速表中各路段所允许的最大时速s_max，从而得出轨迹异常因子判断轨迹异常因子与轨迹异常阈值τ的大小，若轨迹异常因子大于等于轨迹异常阈值τ，则代表轨迹异常，终止此次判断，否则进行步骤3；

步骤3、判断移动对象当前位置点p_i与当前已知的最优路径TP之间的位置关系，结合最优路径TP计算轨迹异常因子判断轨迹异常因子与轨迹异常阈值τ的大小，若轨迹异常因子小于轨迹异常阈值τ，则代表轨迹非异常，终止此次判断，否则进行步骤4；

步骤4、结合当前路网中各路段的时速，运用最优路径查找方法计算移动对象当前位置点p_i与终点D之间的真实最优路径结合真实最优路径计算轨迹异常因子判断轨迹异常因子与轨迹异常阈值τ的大小，若轨迹异常因子大于等于轨迹异常阈值τ，则轨迹异常，反之轨迹非异常。

进一步的，步骤3中利用已知的最优路径TP计算轨迹异常因子具体为：

步骤3.1、判断移动对象所在位置点p_i是否在最优路径TP上；

步骤3.2、若移动对象所在位置点p_i在最优路径TP上，利用该路径中当前移动对象所在位置点p_i到终点D的剩余路径P(p_i,D)，由此计算此路径通行时间代价进而得出对应的轨迹异常因子