一种货车GPS轨迹数据压缩方法技术

技术编号:23890563 阅读:46 留言:0更新日期:2020-04-22 06:17
本发明专利技术涉及一种货车GPS轨迹数据压缩方法,包括以下步骤:基于货车的GPS轨迹数据,对数据进行清洗,即数据筛选,以剔除重复、无效的数据;基于清洗后的货车GPS数据,通过预先定义的速度阈值和时间阈值,判断出货车GPS轨迹数据中的停留点;基于判断出停留点数据、货车GPS轨迹数据和路网数据,应用轨迹压缩方法,对所述清洗后的GPS轨迹数据进行压缩,最终存储为本地Excel文件。通过本发明专利技术的技术方案,使得货车GPS轨迹数据压缩率大幅提高,处理轨迹更简洁完整,大大减少了冗余信息对存储资源的浪费,上传更加快捷。

A method of GPS track data compression for freight cars

【技术实现步骤摘要】
一种货车GPS轨迹数据压缩方法
本专利技术涉及轨迹压缩
,具体涉及一种货车GPS轨迹数据压缩方法。
技术介绍
随着GPS设备的普及,用户轨迹的数据量呈爆发式增长,一个城市每日的轨迹数据量往往达到TB级甚至是PB级。而直接将这些庞大的数据进行数据挖掘或发送到服务器是非常不合理的。因为,直接存储这些庞大的原始数据不仅会导致存储费用的提高,而且使得后期的数据挖掘也非常的繁琐。因此,对原始轨迹数据进行压缩存储是非常有必要的,既减少了存储空间,又可以简化轨迹,方便后期的轨迹数据的处理。“轨迹压缩技术”最早是从地图制图学和计算机制图学引进的,其最初的目的就是解决轨迹数据的简化存储问题,即试图从GPS轨迹的原始数据中选取一系列的相对重要的点,并将其作为压缩后的GPS轨迹数据。一般来说,一条轨迹的起点和终点是最重要的,轨迹方向发生很大转变时采集到的轨迹点也很重要,因为能反映出移动对象在转弯。出发地、目的地和转弯处往往成为轨迹数据挖掘的兴趣点。有选择的存储原始轨迹点中的某些“重要”的点是有道理的。这些重要的点往往比其它点包含了更多的轨迹信息。仅存储轨迹中的重要点,不但可以减小轨迹数据的存储量,还可以尽量多地保持原始轨迹的时空特征信息,在损失一定轨迹精度的前提下简化了轨迹数据的分析处理。如何选取这些重要的点对于传统的轨迹压缩算法来说是很重要的。
技术实现思路
为解决上述现有技术存在的问题,本专利技术的目的在于提供一个结合路网数据的货车GPS轨迹数据方法,包括货车GPS轨迹数据的清洗和压缩,最大限度的对货车GPS轨迹数据进行轨迹压缩,有利于对货车GPS轨迹数据进行更深一步的挖掘。为达到上述目的,本专利技术的技术方案为:一种货车GPS轨迹数据压缩方法,包括以下步骤:步骤1:基于获取的货车GPS轨迹数据,对货车GPS轨迹数据进行数据清洗,即数据筛选;步骤2:基于步骤1所清洗后的货车GPS轨迹数据,通过停留点识别,识别出货车停留点;步骤3:基于所述步骤2的货车停留点数据和GPS轨迹数据,结合道路路网数据,通过轨迹压缩方法,得出该货车轨迹的压缩值。进一步的,所述步骤1具体包括:步骤1A:编写清洗程序设置货车GPS轨迹数据的筛选条件,用以清除重复、无效的GPS数据;步骤1B:通过所述步骤1A编写的所述清洗程序,对货车GPS轨迹数据进行清洗;步骤1C:将所述步骤1B清洗好的货车GPS轨迹数据以Excel形式保存于本地。进一步的,所述步骤2具体包括:步骤2A:计算轨迹数据中疑似停留点识别所需要的速度阈值;轨迹数据中疑似停留点识别所需要的速度阈值vset的计算公式如下:式中,n为一段N个轨迹数据中速度为0km/h的轨迹点的个数,vi-1、vi-2、vi-3、vi+1、Vi+2、vi+3表示轨迹数据中所有速度为0km/h的点Ti按序号向上取的3个轨迹点Ti-1、Ti-2、Ti-3以及按序号向下取的3个轨迹点Ti+1、Ti+2、Ti+3所对应的速度值;步骤2B:基于所述步骤1的货车GPS轨迹数据和步骤2A的速度阈值,通过对货车行驶的瞬时速度v与预先定义的速度阈值V进行比较,若v<V,则将该点作为货车疑似停留点;步骤2C:若v>V,则将该点作为行驶点;步骤2D:基于GPS轨迹数据中的车辆类型属性,对车辆的通常停留活动进行确定,车辆进行通常停留活动的最短停留时间即为时间阈值;步骤2E:基于所述步骤2B的货车疑似停留点集合,比较每一次货车的停留时间tn与所述步骤2D的时间阈值T,若tn<T,则将此集合作为停留点集合;步骤2F:若tn>T,则将该疑似停留点集合当作一般轨迹点进行步骤3处理;步骤2G:基于步骤2E的停留点集合,选取停留点集合中最后一个点作为该集合中的停留点,其他的轨迹点忽略。进一步的,所述步骤3具体包括:步骤3A:选定信息准确、全面、开放地图开放平台下载中国路网数据;步骤3B:基于所述平台,下载中国路网数据,并保存到本地;步骤3C:基于步骤3B下载的中国路网数据,运用Python中的OSM库对路网数据进行处理,将全部路网数据中各道路之间的交叉点筛选出来,并保存到本地;步骤3D:基于步骤1的货车GPS轨迹数据和步骤3C的路网交叉点数据,结合步骤2的停留点数据,对货车GPS轨迹数据进行压缩;若该货车轨迹上只存在一条路线并不存在分岔路口,则只记录该货车轨迹在此道路的出入点,即该道路与其相邻道路的交叉点;步骤3E:若该货车轨迹上存在分岔路口,则记录轨迹数据在此分岔路口上的轨迹点,若有多个轨迹点,则保留与交叉点距离最小的轨迹点即可;步骤3F:当该货车所有轨迹点都处理完成后,根据停留点数据和压缩后轨迹记录的序号属性连接成轨迹线,最终得到该货车压缩轨迹路线。相对于现有技术,本专利技术的有益效果为:1.本专利技术基于已给出的货车GPS轨迹数据,对其进行清洗,以保证货车的GPS轨迹数据质量,不易受硬件系统影响。2.本专利技术能够将一段记录频繁且连续的货车GPS轨迹数据结合路网数据压缩为不连续的点的集合,并利用路网数据将这些点按序号连接起来,压缩效率高,使得轨迹数据更加简洁完整,大大减少了不必要的数据。附图说明图1为本专利技术一种货车GPS轨迹数据压缩方法流程。图2为本专利技术基于步骤3C和3D处理前后的对比图。图3为轨迹点压缩并连接成线后的效果图。图4为利用本专利技术方法所获得的货车轨迹路线效果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术技术方案做进一步详细描述:如图1所示,本专利技术实施例提供一种货车GPS轨迹数据压缩方法,该实施例是基于四川省高速交通监管平台获取的2019年3月的货车GPS轨迹数据进行轨迹数据压缩试验,该处理技术的步骤如下:步骤1:基于四川省高速交通监管平台获取的2019年3月的货车GPS轨迹数据,共包含679849条GPS轨迹数据,每条轨迹数据记录了货车编号、车牌号、记录时间、经纬度坐标、方向、行驶瞬时速度和限制速度。对货车GPS轨迹数据进行数据清洗,即数据筛选;步骤1A:本实施例利用Python编程语言,编写清洗(筛选)程序设置货车GPS轨迹数据的筛选条件,用以清除重复、无效、错误的GPS数据。本实施例中,数据预处理规则有:①删除数据属性信息不完整的GPS轨迹数据记录;②若GPS轨迹数据时间属性信息一样,则只保留最后一个记录,其余记录删除;③GPS轨迹数据速度属性均小于3km/h,则认为这条轨迹中的轨迹点始终停留在一片区域,不具备研究意义,进行删除。步骤1B:本实施例利用Python编程语言中的Pandas和Numpy库,通过步骤1A编写的清洗(筛选)程序,对Excel形式的货车GPS轨迹数据进行数据清洗(筛选)。步骤1C:本实施例利用Python编程语言中的Pandas和Numpy库,将步骤1B清洗好的货车GPS轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种货车GPS轨迹数据压缩方法,其特征在于:包括以下步骤:/n步骤1:基于获取的货车GPS轨迹数据,对货车GPS轨迹数据进行数据清洗,即数据筛选;/n步骤2:基于步骤1所清洗后的货车GPS轨迹数据,通过停留点识别,识别出货车停留点;/n步骤3:基于所述步骤2的货车停留点数据和GPS轨迹数据,结合道路路网数据,通过轨迹压缩方法,得出该货车轨迹的压缩值。/n

【技术特征摘要】
1.一种货车GPS轨迹数据压缩方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:基于获取的货车GPS轨迹数据,对货车GPS轨迹数据进行数据清洗,即数据筛选;
步骤2:基于步骤1所清洗后的货车GPS轨迹数据,通过停留点识别,识别出货车停留点;
步骤3:基于所述步骤2的货车停留点数据和GPS轨迹数据,结合道路路网数据,通过轨迹压缩方法,得出该货车轨迹的压缩值。


2.根据权利要求1所述的一种货车GPS轨迹数据压缩方法,其特征在于:所述步骤1具体包括:
步骤1A:编写清洗程序设置货车GPS轨迹数据的筛选条件,用以清除重复、无效的GPS数据;
步骤1B:通过所述步骤1A编写的所述清洗程序,对货车GPS轨迹数据进行清洗;
步骤1C:将所述步骤1B清洗好的货车GPS轨迹数据以Excel形式保存于本地。


3.根据权利要求1所述的一种货车GPS轨迹数据压缩方法,其特征在于:所述步骤2具体包括:
步骤2A:计算轨迹数据中疑似停留点识别所需要的速度阈值;轨迹数据中疑似停留点识别所需要的速度阈值vset的计算公式如下:



式中,n为一段N个轨迹数据中速度为0km/h的轨迹点的个数,vi-1、vi-2、vi-3、vi+1、vi+2、vi+3表示轨迹数据中所有速度为0km/h的点Ti按序号向上取的3个轨迹点Ti-1、Ti-2、Ti-3以及按序号向下取的3个轨迹点Ti+1、Ti+2、Ti+3所对应的速度值;
步骤2B:基于所述步骤1的货车GPS轨迹数据和步骤2A的速度阈值,将每个货车行驶轨迹点的瞬时速度v与经步骤2A计算的速度阈值V进行比较,若v<V,则将该点作...

【专利技术属性】
技术研发人员:李国旗陈罡卫龙吕卓石孙文杰段礼豪董辉魏新
申请(专利权)人:西南交通大学成都旸谷信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:四川;51

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