【技术实现步骤摘要】
行人移动模式分类方法、装置及电子设备
[0001]本公开涉及大数据分析
，尤其涉及一种行人移动模式分类方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着室内空间，如商业街区(大型商场、餐馆等)、大型交通枢纽(公交、地铁等)、大型活动场所(会展中心、体育馆等)的发展，如何精准地把控室内空间人群的移动模式，实现移动行为推断，进而提高城市应急处置能力、加强智能位置服务成为了本领域技术人员的研究重点。
[0003]现有技术通常通过行人的移动轨迹进行移动行为推断。但室内环境中，行人的移动行为受到众多因素的影响，仅仅通过移动轨迹进行移动行为推断通常与行人的实际活动规律存在较大偏差。
技术实现思路
[0004]本公开实施例提供了一种行人移动模式分类方法、装置及电子设备，该分类方法通过将店铺特征与行人的移动特征相结合使得行人移动模式分类更接近行人的实际活动规律。
[0005]为此，本公开实施例提供了如下技术方案：
[0006]第一方面，本公开实施例提供了一种行人移动模式分类方法，包括：
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种行人移动模式分类方法，其特征在于，包括：获取多个行人中每个行人的原始轨迹数据；对每个所述原始轨迹数据进行特征提取，得到几何特征；将原始轨迹数据转化为行人访问过的店铺序列；根据所述店铺序列，结合店铺的文本属性，生成每个行人对应的店铺轨迹语义特征；将每个行人对应的所述几何特征和所述店铺轨迹语义特征进行特征融合，得到移动模式特征；对全部移动模式特征进行聚类，得到行人移动模式分类。2.根据权利要求1所述的行人移动模式分类方法，其中，对每个所述原始轨迹数据进行特征提取，得到几何特征包括：根据所述原始轨迹数据生成原始轨迹特征；对所述原始轨迹特征进行标准化处理得到几何特征；其中，所述原始轨迹特征包括：行人室内停留时间、行人室内移动总距离、行人室内平均移动速度和行人各楼层停留时间。3.根据权利要求1所述的行人移动模式分类方法，其中，将原始轨迹数据转化为行人访问过的店铺序列包括：对所述原始轨迹数据中的轨迹点进行聚类处理得到至少一个簇；根据每个簇对应的店铺生成店铺序列。4.根据权利要求1所述的行人移动模式分类方法，其中，生成每个行人对应的店铺轨迹语义特征包括：根据所述店铺序列和店铺的文本属性生成原始文本特征；对所述原始文本特征进行标准化处理得到轨迹文本特征；将所述轨迹文本特征作为店铺轨迹语义特征；其中，所述原始文本特征包括：行人访问的店铺数量、行人在店铺中停留的最长时间、行人访问店铺的总时间、行人访问的各种类型的店铺数量。5.根据权利要求1所述的行人移动模式分类方法，其中，生成每个行人对应的店铺轨迹语义特征包括：对全部店铺序列进行联合学习，得到每个店铺的店铺特征；将行人访问过的店铺对应的店铺特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙久虎，相恒茂，高浠舰，李浩，梁玉才，张恒才，
申请(专利权)人：山东省国土测绘院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。