[发明专利]一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法在审
| 申请号： | 201910672777.5 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110399919A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 张恒才;李明晓;陆锋;仇培元;彭澎;程诗奋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04W4/029 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 陈超 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法，包括：从移动对象原始轨迹数据集中分别提取每个移动对象的活动锚点数据集M；基于活动锚点数据集M之间的相似度，对移动对象分类，得到移动对象分类数据集F；基于从移动对象分类数据集F中提取到的轨迹片段，构建训练数据集X；利用训练数据集X对插值重构模型训练，得到训练后的插值重构模型；将待重构的稀疏轨迹数据集输入训练后的插值重构模型，输出重构的精细轨迹数据集。本发明通过对移动对象进行聚类，合并相似的轨迹弥补个体建模的数据稀疏性问题；并考虑不同缺失模式的轨迹数据对重构结果的影响；实现了低采样率人类出行轨迹数据的插值重构，提高了人类出行轨迹数据的时空精细尺度。 | ||
| 搜索关键词： | 轨迹数据 重构 移动对象 出行 稀疏 分类数据集 训练数据集 点数据 重构的 精细 低采样率 轨迹片段 模型训练 缺失模式 数据集中 数据稀疏 原始轨迹 相似度 对插 构建 建模 聚类 尺度 时空 输出 分类 合并 | ||
【主权项】：
1.一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法，其特征在于，包括：从移动对象原始轨迹数据集中分别提取每个移动对象的活动锚点数据集M；所述活动锚点数据集M包括移动对象标识及其对应的活动锚点标识；基于所述活动锚点数据集M之间的相似度，对所述移动对象分类，得到移动对象分类数据集F；所述移动对象分类数据集F包括移动对象标识和移动对象所属类别标识；基于从所述移动对象分类数据集F中提取到的轨迹片段，构建训练数据集X；利用所述训练数据集X对插值重构模型训练，得到训练后的插值重构模型；将待重构的稀疏轨迹数据集输入训练后的所述插值重构模型，输出重构的精细轨迹数据集。
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