【技术实现步骤摘要】
一种出租车轨迹热点区域分析方法及系统
本专利技术属于智能交通
，尤其涉及一种出租车轨迹热点区域分析方法及系统。
技术介绍
出租车由于具有快捷、方便的优点，已经成为当前社会的重要交通方式。对于出租车行业而言，出租车的行驶轨迹很大程度上取决于城市居民的出行路线，因此，对出租车轨迹数据进行处理和分析，准确、客观地获得居民出行的热点区域，能够显著减少出租车的空载率，甚至对规避城市交通堵塞、规划城市建设都具有重要意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种出租车轨迹热点区域分析方法及系统，以准确、客观地获得居民出行的热点区域。本专利技术实施例的第一方面提供了一种出租车轨迹热点区域分析方法，包括：获取出租车的轨迹数据集；对轨迹数据集进行时序分析，得到划分时间段；对轨迹数据集进行空间划分，得到各个划分区域对应的第一轨迹数据集，并基于第一轨迹数据集确定密度分界值；对于某个划分时间段，确定该划分时间段内各个划分区域对应的第二轨迹数据集，并计算各个第二轨迹数据集对应的区域密度；基于区域密度...
【技术保护点】
1.一种出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，包括：/n获取出租车的轨迹数据集；对所述轨迹数据集进行时序分析，得到划分时间段；对所述轨迹数据集进行空间划分，得到各个划分区域对应的第一轨迹数据集，并基于所述第一轨迹数据集确定密度分界值；/n对于某个划分时间段，确定该划分时间段内各个划分区域对应的第二轨迹数据集，并计算各个第二轨迹数据集对应的区域密度；基于所述区域密度和密度分界值，确定各个第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值，并基于所述聚类半径和聚类密度阈值对各个第二轨迹数据集进行聚类，确定该划分时间段内出租车轨迹的热点区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，包括：
获取出租车的轨迹数据集；对所述轨迹数据集进行时序分析，得到划分时间段；对所述轨迹数据集进行空间划分，得到各个划分区域对应的第一轨迹数据集，并基于所述第一轨迹数据集确定密度分界值；
对于某个划分时间段，确定该划分时间段内各个划分区域对应的第二轨迹数据集，并计算各个第二轨迹数据集对应的区域密度；基于所述区域密度和密度分界值，确定各个第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值，并基于所述聚类半径和聚类密度阈值对各个第二轨迹数据集进行聚类，确定该划分时间段内出租车轨迹的热点区域。
2.如权利要求1所述出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，在对所述轨迹数据集进行时序分析，得到划分时间段之前，还包括：
对所述轨迹数据集进行预处理。
3.如权利要求1所述出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，所述对所述轨迹数据集进行时序分析，得到划分时间段，包括：
对所述轨迹数据集内的轨迹数据进行差分计算，确定所述轨迹数据随时间的变化规律；
根据所述变化规律，确定所述轨迹数据集的划分时间段。
4.如权利要求1所述出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，所述基于所述区域密度和密度分界值，确定各个第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值，包括：
对于某一个第二轨迹数据集，判断其对应的区域密度与密度分界值的大小关系，若所述区域密度不小于所述密度分界值，则将第一预设半径和第一预设密度阈值分别作为所述第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值；
若所述区域密度小于所述密度分界值，则将第二预设半径和第二预设密度阈值分别作为所述第二轨迹数据集的聚类半径和聚类密度阈值。
5.如权利要求1所述出租车轨迹热点区域分析方法，其特征在于，所述基于所述聚类半径和聚类密度阈值对各个第二轨迹数据集进行聚类，包括：
将所述第二轨迹数据集内的轨迹数据均标记为未访问状态，并选取任意一个未被访问的轨迹数据，判断其邻域内的轨迹数据个数与聚类密度阈值的大小关系；其中所述邻域的半径为聚类半径；
若所述邻域内的轨迹数据个数不小于聚类密度阈值，则以该邻域对应的轨迹数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：任丹萍，刘琳，陈湘国，魏忠诚，赵继军，李志华，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：河北;13
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