一种基于时间的线路拟合方法技术

本发明专利技术是一种基于时间的线路拟合方法，该方法先将位置信息聚类，然后将筛选出的中心轨迹点,依据时间将其衔接起来，从轨迹点的速度数据角度出发，推算出符合情景要求的相关聚类参数，提升线路拟合的灵活性。本发明专利技术解决了基于时间信息的线路拟合问题，并且能抽取出典型数据集，从而拟合出包含较少数据量的轨迹线，分析效率高，路线清晰，聚类结果稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间的线路拟合方法
本专利技术属于对地观测应用
，涉及一种基于时间的线路拟合方法。
技术介绍
一般情况下，参与众包的单位会通过智能手机、北斗以及其他可发送信号的移动设备将位置信息发送到众包平台，众包平台接收到信号数据后会依据算法模型解析出可供研究人员参考的拟合航线。在地理信息系统中，技术人员想要分析一片海域内舰船、飞机的航行行为，是否越界，是否违反了相关法规，都需要依据航迹进行判断，并采用有效的方式避免此类事件的重复发生。那么如果单纯的将庞大的北斗点位信息依据时间衔接起来，那么会使轨迹线凌乱不堪，给技术人员的分析工作带来一定的负担。所以如何过滤掉冗余的北斗点位信息，则是本专利技术要解决的问题之一。如果要想研究一片区域内，人们的的出行轨迹，从而总结出人们的一些行为习惯，为人们提供更为便捷的服务。那么，在智能交通方面将会是很大的进步。但是，人们的出行行为是不可预测的，比如人们从家去单位的路上，遇到了一个熟人，在某一片区驻留了很久，从实时收集的数据来看，这一片区将会产生大量的冗余点位信息，当然还有可能寻找丢失的物件，在某一片区巡回，这样一来，依据实时收集的点位数据拟合的轨迹，将会是凌乱的，并不利于总结人们的行为习惯。对于这个问题，现有很多处理方法，比如均值聚类，这种方法需要选取合适的分类数，倘若使用密度聚类分析，则需要确定密度半径及轨迹密度，这极大的限制了算法的适应性。借助矢量量化的思想在一定程度上可以很好地解决这一局限性。一个典型的例子就是图像的编码。现有的诸多轨迹分析方法一般都需要人为设置参数以适应特定的情况，所以设计一个简洁有效的路线拟合方案则显得尤为重要。ZahedehIzakian等人提出了一种基于粒子群优化的轨迹数据自动聚类技术[1]，并考虑了动态时间扭曲距离作为轨迹数据最常用的距离测度之一。例如，交通控制和城市规划方面的专家对在不同的时间间隔车辆的移动模式感兴趣（如汽车，公共汽车，飞机）。他们可以使用此信息用于道路建设或设计监控系统等。这都体现了自动聚类技术的优越性，但是他们的做法并不能使轨迹数据集简约化。另外现存诸多使用R树处理位置数据的方法，比如YLi等人提出的基于R树空间伪装的大规模众包任务管理方法[2]，SJLee等人针对应用四叉树和R-树构建海量船舶位置数据分析系统做出的研究[3]，而基于R树的位置信息分析并没有考虑轨迹点的时间信息，无法体现轨迹线的动态性。本专利技术涉及的线路拟合方法是借鉴矢量量化思想设计的一种简约的基于时间信息的线路拟合方法。[1]IzakianZ,MesgariMS,AbrahamA.Automatedclusteringoftrajectorydatausingaparticleswarmoptimization[J].Computers,EnvironmentandUrbanSystems,2016,55:55-65；[2]LiY,ShinBS.Task-ManagementMethodUsingR-TreeSpatialCloakingforLarge-ScaleCrowdsourcing[J].Symmetry,2017,9(12):311；[3]LeeSJ,ParkGK,KimDY.StudyonapplyingQuad-Tree&R-Treeforbuildingtheanalysissystemusingmassiveshippositiondata[J].JournalofKoreanInstituteofIntelligentSystems,2011,21(6):698-704。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的问题，提供一种基于时间的线路拟合方法，提取具备代表性位置信息，解决了基于时间信息的线路拟合问题。为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于时间的线路拟合方法，该方法包括以下步骤：步骤1）数据收集阶段，众包系统发布任务请求，用户单位接受到任务请求后提供位置信息，实时发送到众包系统，众包系统筛选掉不合规则的无效位置信息；步骤2）数据解析阶段，每个用户单位发送的位置信息配有类别编号，任务请求结束后，众包系统将依据类别编号将点位信息分类解析；步骤3）线路拟合，通过矢量量化或直接方式来绘制网格覆盖所有的位置信息，然后对每个网格中的点集进行聚类，筛选出每个网格中具有代表性的点，最后将每个网格中具有代表性的点依据时间衔接起来，形成轨迹线。进一步的，所述步骤1）中，每个参与众包系统任务请求的用户单位配备有相应的点位发送设备，并设置相应的发射频率f，发射频率f根据不同的交通设备进行设置。进一步的，所述步骤1）、步骤2）和步骤3）中，位置信息至少包括位置、时间、速度数据。进一步的，所述步骤3）中，采用K-means聚类，去除掉大量的静止速度数据，从而推算出符合情景要求的相关聚类参数，计算出每个网格的中心点作为具有代表性的点，最后依据中心点的时间数据将中心点集衔接，形成最终的轨迹线。进一步的，所述步骤3）中，采用矢量量化来绘制网格覆盖所有的位置信息时，单位网格的尺寸作为矢量量化像素尺寸，第点的速度数据为，代表所有点位的集合，为单位时间，依据均值聚类，将速度数据划分为两个簇，取速度较大的簇的平均速度作为计算网格尺寸的依据，从而尺寸的定义如下：，其中为所有轨迹点的集合，即网格的尺寸依据轨迹的速度数据确定，增加该线路拟合的灵活性。进一步的，所述步骤3）中，采用直接聚类方式时，先确定聚类数目，聚类数目通过统计覆盖轨迹点的网格数来确定，若拥有点位信息的网格数目为，第个点所在的网格位置为，聚类数目为，那么可得非空的网格数目为：，其中，聚类数目取的比例值作为基准聚类参数。进一步的，所述步骤3）中，采用K-means聚类计算每个网格的中心点时，将每个像素点当作一个数据，执行K-means聚类，生成个中心点，然后用这些中心点的像素值来代替对应的cluster簇里的所有点的像素值。本专利技术的有益效果是:1、本专利技术可以抽取出典型数据集，从而拟合出包含较少数据量的轨迹线。一般而言，聚类方法首先要预设聚类数目或者是聚类密度，那么设置合适的聚类参数是决定聚类结果的核心要素。而在多数情况下，轨迹是飘忽不定的，依据具体情况自动计算出合理的聚类参数可以更好地扩展线路拟合器的适应性。2、可以通过少数的位置点集判断出与大量位置信息的状态，提升分析效率，清晰的路线对于我们的研究及工作是有益的。比如判断舰船是否长期驻留在某一片海域抑或是我们想了解一个人的行径习惯，仅需要少许的点集即可分析出结果。3、本专利技术可以避免因聚类参数设置不合理而导致的不稳定聚类结果，基于矢量量化的聚类方案能够更好的兼顾离散点，而基于直接聚类的方案则更加简约。附图说明图1为本专利技术的众包系统图；图2为本专利技术的线路拟合分析图；图3a为本专利技术分别采用直接聚类方法和矢量量化方法得到的第一份拟合轨迹线图；图3b为本专利技术分别采用直接聚类方法和矢量量化方法得到的第二份拟合轨迹线图。具体实施方式下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本专利技术。一种基于时间的线路拟合方法，该方法包括以下步骤：步骤1）数据收集阶段，众包系统发布任务请求，用户单位接受到任务请求后提供位置信息，实时发送到众本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时间的线路拟合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1）数据收集阶段，众包系统发布任务请求，用户单位接受到任务请求后提供位置信息，实时发送到众包系统，众包系统筛选掉不合规则的无效位置信息；步骤2）数据解析阶段，每个用户单位发送的位置信息配有类别编号，任务请求结束后，众包系统将依据类别编号将点位信息分类解析；步骤3）线路拟合，通过矢量量化或直接方式来绘制网格覆盖所有的位置信息，然后对每个网格中的点集进行聚类，筛选出每个网格中具有代表性的点，最后将每个网格中具有代表性的点依据时间衔接起来，形成轨迹线。

【技术特征摘要】
1.一种基于时间的线路拟合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1）数据收集阶段，众包系统发布任务请求，用户单位接受到任务请求后提供位置信息，实时发送到众包系统，众包系统筛选掉不合规则的无效位置信息；步骤2）数据解析阶段，每个用户单位发送的位置信息配有类别编号，任务请求结束后，众包系统将依据类别编号将点位信息分类解析；步骤3）线路拟合，通过矢量量化或直接方式来绘制网格覆盖所有的位置信息，然后对每个网格中的点集进行聚类，筛选出每个网格中具有代表性的点，最后将每个网格中具有代表性的点依据时间衔接起来，形成轨迹线。2.根据权利要求1所述的基于时间的线路拟合方法，其特征在于，所述步骤1）中，每个参与众包系统任务请求的用户单位配备有相应的点位发送设备，并设置相应的发射频率f，发射频率f根据不同的交通设备进行设置。3.根据权利要求1所述的基于时间的线路拟合方法，其特征在于，所述步骤1）、步骤2）和步骤3）中，位置信息至少包括位置、时间、速度数据。4.根据权利要求3所述的基于时间的线路拟合方法，其特征在于，所述步骤3）中，采用K-means聚类，去除掉大量的静止速度数据，从而推算出符合情景要求的相关聚类参数，计算出每个网格的中...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐乃庭，胡岩峰，王毅，陈星，廉海明，张培，刘振，
申请(专利权)人：中国科学院电子学研究所苏州研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32