基于群智感知的数据对齐方法技术

本发明专利技术涉及一种数据处理方法，尤其是一种基于群智感知的数据对齐方法，属于数据处理的技术领域。按照本发明专利技术提供的技术方案，一种基于群智感知的数据对齐方法，所述数据对齐方法包括如下步骤：a、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；b、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；c、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；d、根据上述路径变形信息，对多条路径在多维数据上的相关性比较，并使得多条路径的相关性全局性最高。本发明专利技术操作方便，能够提高感知数据的定位精度，适应范围广，安全可靠。

【技术实现步骤摘要】
基于群智感知的数据对齐方法
本专利技术涉及一种数据处理方法，尤其是一种基于群智感知的数据对齐方法，属于数据处理的

技术介绍
随着智能移动设备的普及，出现了大量基于智能移动设备的服务，为用户的日常生活带来了方便和乐趣，如社交网络应用，数据分享应用等。许多服务需要大量的枯燥的工作去收集数据，比如定位服务需要收集详细的地图等，这给这些服务的推广带了了很大的困难。在这种情况下，群智感知（crowdsourcing，众包）技术应运而生，其核心思想是将大量枯燥的工作分配给每个用户，用户在使用服务的同时完成一小部分的工作，将所有用户的数据集合起来完成整个工作。用群智感知的方式解决问题比以往的方式更快、开销更小。在现在的群智感知中，由用户们收集并上传的数据往往是不能直接使用的。其原因主要有以下两点：第一，智能移动设备（主要指智能手机）上的传感器一般是低成本、低功耗、易携带的设备，这些传感器本身具有一定的误差，这些误差可能因设备而异，我们难以对其进行准确的估计；第二，基于群智感知的服务所需要的数据往往是时空敏感的，即要知道数据所收集的时间和位置，以温度为例，中午和晚上、室内和室外的情况下都有很大差别，用户上传的数据如果没有较准确的时间和位置则会给整个服务的数据质量带来负面影响。由于数据质量对于基于群智感知的应用的巨大影响，很多研究者提出了一些提升数据准确性的方法。但这些方法仍然难以解决时间和位置的校准问题。时间的校准可以通过与北京时间的同步来解决，而且一般的应用并不要求时间精准的分、秒，一般可以确定属于某个时间段即可；位置的校准比较难以解决，目前的定位技术，尤其是在室内情况下，很难得到准确的位置。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于群智感知的数据对齐方法，其操作方便，能够提高感知数据的定位精度，适应范围广，安全可靠。按照本专利技术提供的技术方案，一种基于群智感知的数据对齐方法，所述数据对齐方法包括如下步骤：a、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；b、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；c、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；d、根据上述路径变形信息，对多条路径在多维数据上的相关性比较，并使得多条路径的相关性全局性最高。所述步骤a包括如下步骤：a1、根据用户上传的感知数据，获取用户路径，并将用户路径转换为地图上带有坐标的位置点；a2、根据当前地图的分辨率，将地图划分为固定大小的方格，标记位置点所在的方格；a3、建立与地图大小一致的矩阵，根据用户路径的位置点所在的方格，在矩阵内进行对应标记保存；a4、对应于当前方格在上一个方格的方向，将八个方向用1-8的数字表示，从起始点开始按照地图上的标记，记录相应的数字，得到路径字符串，根据路径字符串将采集到的感知数据进行记录并保存。所述步骤a2中，当连续两个位置点落在不相邻的两个方格内，将两个不相邻方格间的方格同样标记。所述步骤a3中，当有多个位置点落在同一个方格内，则所述位置的数据为多个位置点的均值；当连续的两个位置点落在不相邻的两个方格内，则对两个方格间的方格做线性插值。所述步骤c包括如下步骤：c1、根据路径编码，计算每一个位置点的坐标，得到每个方格的中点坐标；c2、根据所需的操作，将每个位置点的坐标乘以相应的变换矩阵，得到每个位置点的新的坐标，根据新的坐标得到新的路径编码；c3、将多维数据矩阵记录拷贝到新的路径编码，得到新多维数据。所述步骤c3中，当多维数据矩阵内有多个位置点落到新路径编码的同一个方格内，则取多个位置点的均值作为所述方格的数据；当连续的两个位置点落在不相邻的两个方格内，则补全两个方格间格子的信息，对两个方格间的方格做线性插值。所述步骤d包括如下步骤：d1、从所有路径中随机选取一条路径开始；d2、根据路径编码得到路径方向的变化，根据路径方向的变化将选取的路径分成多段，每段之中路径编码相同；d3、对于所有路径，计算在多个数据维度上的相关性；d4、对于路径的每段进行变形，当所述变形能提高全局的相关性，且持续对每段路径进行多次变形，直至任何变形均不能提高全局的相关性为止；d5、将上述所有路径的数据映射到一组矩阵中，矩阵中每个位置的数据为多个路径在对应位置的均值。本专利技术的优点：通过多设备多次采样叠加取均值的方法来消除测量误差；在定位技术无法提供精确位置的前提下，基于相同路径在多维数据场中产生的变化相同的原理，通过路径编码、路径变形、计算相关性等方法对路径进行优化，使位置信息更准确，使数据进一步对齐，可以为群智感知应用提供服务。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术作进一步说明。为了能够提高感知数据的定位精度，提高适应范围，本专利技术数据对齐方法包括如下步骤：a、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；所述步骤a包括如下步骤：a1、根据用户上传的感知数据，获取用户路径，并将用户路径转换为地图上带有坐标的位置点；a2、根据当前地图的分辨率，将地图划分为固定大小的方格，标记位置点所在的方格；本专利技术实施例中，方格的大小可以取为0.8m*0.8m，也可以根据需要设置相应大小的方格，所述步骤a2中，当连续两个位置点落在不相邻的两个方格内，将两个不相邻方格间的方格同样标记。a3、建立与地图大小一致的矩阵，根据用户路径的位置点所在的方格，在矩阵内进行对应标记保存；所述步骤a3中，当有多个位置点落在同一个方格内，则所述位置的数据为多个位置点的均值；当连续的两个位置点落在不相邻的两个方格内，则对两个方格间的方格做线性插值。a4、对应于当前方格在上一个方格的方向，将八个方向用1-8的数字表示，从起始点开始按照地图上的标记，记录相应的数字，得到路径字符串，根据路径字符串将采集到的感知数据进行记录并保存。本专利技术实施例中，上对应的位置为1，右上对应的位置为2，右对应的位置为3，右下对应的位置为4，其余类推。通过上述步骤操作后，能够完成路径编码，通过对路径编码便于在对路径变形操作时保证多维感知数据没有失真。b、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；进一步地，本专利技术实施例中，在得到路径地图和多维数据矩阵后，从多维数据矩阵的左上角开始，将每组（相邻的2*2个）方格合并，主要是对多维数据记录矩阵进行合并，合并后的值为原多维数据矩阵对应数据的均值。c、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；所述步骤c包括如下步骤：c1、根据路径编码，计算每一个位置点的坐标，得到每个方格的中点坐标；c2、根据所需的操作，将每个位置点的坐标乘以相应的变换矩阵，得到每个位置点的新的坐标，根据新的坐标得到新的路径编码；具体地，[x′y′1]=[xy1]T，其中，x′，y′为变换后的新坐标，x,y为原坐标值。本专利技术实施例中，变形操作包括局部或整体的平移、缩放或转向，变换矩阵T包括旋转矩阵Tr、伸缩矩阵Ts及平移矩阵Tt，其中，θ为旋转角度（0°～360°），cosθ为θ角的余弦函数，sinθ为正弦函数。cx,cy分别为x轴方向和y轴方向的缩放系数。tx，ty为x轴和y轴的平移偏移量。c3、将多维数据矩阵记录拷贝到新的路径编码，得到新多维数据。所述步骤c3中，当多维数据矩阵内有多个位置点落到新本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于群智感知的数据对齐方法，其特征是，所述数据对齐方法包括如下步骤：（a）、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；（b）、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；（c）、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；（d）、根据上述路径变形信息，对多条路径在多维数据上的相关性比较，并使得多条路径的相关性全局性最高。

【技术特征摘要】
1.一种基于群智感知的数据对齐方法，其特征是，所述数据对齐方法包括如下步骤：(a)、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；所述步骤(a)包括如下步骤：(a1)、根据用户上传的感知数据，获取用户路径，并将用户路径转换为地图上带有坐标的位置点；(a2)、根据当前地图的分辨率，将地图划分为固定大小的方格，标记位置点所在的方格；(a3)、建立与地图大小一致的矩阵，根据用户路径的位置点所在的方格，在矩阵内进行对应标记保存；(a4)、对应于当前方格在上一个方格的方向，将八个方向用1-8的数字表示，从起始点开始按照地图上的标记，记录相应的数字，得到路径字符串，根据路径字符串将采集到的感知数据进行记录并保存；(b)、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；(c)、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；所述步骤(c)包括如下步骤：(c1)、根据路径编码，计算每一个位置点的坐标，得到每个方格的中点坐标；(c2)、根据所需的操作，将每个位置点的坐标乘以相应的变换矩阵，得到每个位置点的新的坐标，根据新的坐标得到新的路径编码；变换方法为：[x′y′1]＝[xy1]T，其中，x′，y′为变换后的新坐标，x,y为原坐标值；变形操作包括局部或整体的平移、缩放或转向，变换矩阵T包括旋转矩阵Tr、伸缩矩阵Ts及平移矩阵Tt，其中，θ为旋转角度，角度的范围是0°～360°，cosθ为θ角的余弦函数，sinθ为正弦函数；cx,cy分别为x轴方向和y轴方向的缩放系数；tx，ty为x轴和y轴的平移偏移量；(c3)、将多维数据矩阵记录拷贝到新的路径编码，得到新多维数...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜永航，刘克彬，龚伟，刘云浩，
申请(专利权)人：无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心，
类型：发明
国别省市：江苏;32