[发明专利]一种基于稀疏轨迹数据的人群移动流绘制方法

摘要

本发明提出一种基于稀疏轨迹数据的人群移动流绘制方法，包括，步骤1，使用移动提取方法提取稀疏轨迹，按时间排序，连接轨迹序列当前位置前后的记录，每两条相邻记录作为一组，每组以前面记录的空间坐标为起点，后面记录的空间坐标为终点，得到一个局部的移动向量；步骤2，对步骤1的移动向量进行时空划分；步骤3，对步骤2的移动向量，先使用核密度估计方法进行平滑处理，然后进行聚合，得到局部空间内移动向量聚类；步骤4，对步骤2中的移动向量进行处理；步骤5，从步骤3中的所述移动向量聚类得到显著的全局移动流；步骤6，对于步骤5中的全局移动流进行循环展示，展示步骤4中得到的异常值和人群分布属性。

主权项

1.一种基于稀疏轨迹数据的人群移动流绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用移动提取方法提取稀疏轨迹，对提取的移动记录按时间排序，连接轨迹序列当前位置前后的记录，每两条相邻记录作为一组，每组记录中以前面记录的空间坐标为起点，后面记录的空间坐标为终点，得到一个局部的移动向量；步骤2，对步骤1中得到的移动向量进行时空划分，在时间上，将移动向量划分至一个小时或多个小时的时间段，在空间上，将移动向量划分至500m*500m的网格之中；步骤3，对步骤2中所述时空划分后的移动向量，先使用核密度估计方法进行平滑处理，然后进行聚合，得到局部空间内移动向量聚类；步骤4，对步骤2中所述时空划分后的移动向量进行处理，在空间上，使用双向方差衡量空间单元内移动向量方向的分布特征，在时间上，采用计算极值的方法计算空间单元内的异常值；步骤5，使用确定性纤维束跟踪方式从步骤3中的所述移动向量聚类得到显著的全局移动流；步骤6，对于步骤5中的全局移动流进行循环展示，并使用热力图的方法展示步骤4中得到的异常值和人群分布属性。