[发明专利]停留点识别和出行链构建系统、算法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种停留点识别和出行链构建方法，其特征在于，包括：

步骤一，用户设置，用户结合实际需求对切分轨迹的停留时长进行设定，在面向不同车辆类型时对停留点车辆活动限速进行设置；具体表示允许当前车辆在一次出行过程中返回信号消失，或处于低速/零速状态下的最大时长，当超过停留时长时，将上一次出行状态判定为终止；

步骤二，数据预处理，按车辆ID进行分组聚合并排序，去除重复和异常数据，得到车辆i的数据集DF(i)；计算数据集中逐条数据间的时间差序列；结合切分轨迹的停留时长，对数据进行切分，获取互不相交的子片段；

步骤三，自适应参数计算，在获取同一辆车多个轨迹片段逐条数据间的时间间隔后，采用全部时间间隔的中位值作为识别到的车辆标准机器记录间隔，记为，单位：s；并结合切分轨迹的停留时长计算非活跃状态计数阈值，令，其中表示向下取整；

步骤四，停留点标注，在完成预处理模块一辆车的数据拆分后，结合自适应参数计算模块返回的相应参数，面向每一个轨迹子片段进行OD分析，标注每个轨迹子片段中状态切换的点，得到车辆多日的出行起讫点数据；

所述步骤四，具体步骤为：

S4.1、提取子片段 ，结合半正矢Haversine公式计算相邻两个经纬点间的距离m，进而结合相邻点记录时间差，计算得到车辆i的第k个轨迹子片段的平均速度序列；

S4.2、记平均速度序列的时间镜像序列为，；

S4.3、对平均速度序列和时间镜像序列为应用停留点标注方法，获取标注结果和镜像结果；

S4.4、将标注结果和镜像结果进行融合，并按照大小排序，得到完整的出行链起止点标注序列，为python的内置函数；

S4.5、对标注序列中的OD对进行提取，得到车辆多日的出行起讫点数据。

2.根据权利要求1所述的一种停留点识别和出行链构建方法，其特征在于，所述步骤二，具体步骤为：

S2.1、首先对多日数据，按车辆ID进行分组聚合，并按时间先后对数据进行排序，去除重复和异常数据，得到车辆i的数据集DF(i)；

S2.2、计算DF(i)中逐条数据间的时间差序列，得到；

S2.3、结合切分轨迹的停留时长，当时，从DF(i)中第j条数据的位置对数据进行切分，获取互不相交的子片段，并满足DF(i)=，其中，表示时间差序列中的第j条数据。

3.根据权利要求2所述的一种停留点识别和出行链构建方法，其特征在于，所述S4.3中标注方法，具体步骤为：

S4.3.1、将生成的平均速度序列、停留点车辆活动限速、非活跃状态计数阈值作为输入；

S4.3.2、设置当前的运动状态，1为运动，0为静止，默认启示状态为运动；

S4.3.3、创建列表，用于记录标注停留点在序列中的位置；

S4.3.4、设置初始化位置，0对应第一条记录；

S4.3.5、计算输入平均速度序列的长度；

S4.3.6、条件判断，执行循环。

4.根据权利要求3所述的一种停留点识别和出行链构建方法，其特征在于，所述S4.3.6，具体步骤为：

判断第i条记录是否小于停留点车辆活动限速，

当满足时，对平均速度序列中后条记录进行统计，返回小于平均速度值小于的数量；

判断低速/零速点数量是否达到非活跃状态计数阈值，

当满足条件，且车辆先前状态为运动状态时，则应当对车辆状态进行切换，记录状态转化，从活动到停留状态对应的位置，将车辆标记为停留状态，下次检查时直接从i +开始搜索加速；

当不满足时，跳转到下一个记录，由于当前是低速状态，搜索步长取最小；

当第i条记录大于停留点车辆限速时，对平均速度序列中后//2条记录进行统计，返回小于平均速度值小于的数量；

当非活跃状态小于非活跃状态计数阈值的四分之一时，将当前状态更新为活跃，跳过前面的//8条记录搜索加速；

不满足要求时采用保守的单步步长，返回标注结果，其中“//”表示相除并取整。