一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，该方法在基于距离阈值D

【技术实现步骤摘要】
一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法


[0001]本专利技术涉及车辆运行状态识别
，具体而言，涉及一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济发展，城市物流业得到了快速发展，信息技术的发展催生了大量的货运车辆GPS轨迹数据，这些海量的车辆轨迹数据为数据分析师们提供了有效的数据支撑。现有技术中，针对车辆轨迹数据的研究主要有车辆轨迹聚类、轨迹异常点检测、轨迹分类等，其中，轨迹分类就是通过对轨迹数据的统计与分析不同轨迹间的时空特征，抽象出轨迹模型，以此作为分类器，对目标车辆的轨迹进行分类。
[0003]货运车辆在一定时间周期内的轨迹数据通常由一系列按时间序列排布的轨迹点组成，每个轨迹点对应有一个轨迹数据，用以描述货运车辆在一定地理空间范围及时间周期内的时空运动状态，例如，一般的货运车辆通常每隔30s就会上传一条记录，以作为一个轨迹点的轨迹数据。轨迹点的轨迹数据通常包括车辆标识(carID)、轨迹点记录或者发生的时刻(t)以及轨迹点所处的经纬度坐标(P)，以直观的展示某一车辆在某一时刻所处的地理位置。
[0004]通常情况下，原始的车辆GPS轨迹数据中通常不包含停车信息，因此从原始的车辆GPS轨迹数据中往往无法直接有效的识别出车辆在实际运行过程中的停车行为。为此，公开号为CN111340427B，名称为“一种基于轨迹数据的货车运行状态识别方法”的中国专利技术专利公开了一种基于货车轨迹数据对货车运行状态进行识别的方法，该方法在对轨迹点进行识别阶段主要通过计算得到的相邻两个轨迹点的距离差值以及停留时间差值，并将距离差值和停留时间差值分别与预设的距离阈值和时间阈值进行比较，从而识别出轨迹数据中的停留轨迹点和行驶轨迹点。然而，采用此种方式对轨迹点进行识别往往存在一定的模糊性，识别精确度不高且误差较大。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，以用于解决现有技术中对车辆轨迹点进行识别时存在精确度不高且误差较大的技术问题。
[0006]本专利技术的目的通过以下技术方案实现：
[0007]一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，包括以下步骤：
[0008]S1.获取车辆在一定时间周期内的轨迹数据，轨迹数据包括若干个按时间序列依次排布的轨迹点P
i
，其中，i＝1，2，3...；
[0009]S2.设定距离阈值D
std
，依次计算相邻两个轨迹点之间的距离差ΔD
i，i+1
，将相邻两个轨迹点之间的距离差ΔD
i，i+1
与距离阈值D
std
进行比较，以识别出轨迹数据中的疑似停车轨迹点和行驶轨迹点，并将行驶轨迹点标记为0，疑似停车轨迹点标记为1；
[0010]S3.将多个相邻疑似停车轨迹点归类为同一个疑似停车轨迹片段K，其中，K＝1，2，
3...；
[0011]S4.设定停车稳定性阈值S
std
，计算每一个疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
，依次将每一个疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
与停车稳定性阈值S
std
进行比较；
[0012]若S
k
≥S
std
，将该疑似停车轨迹片段K归类为长时间停车轨迹片段，且该疑似停车轨迹片段K包含的所有疑似停车轨迹点记为长时间停车轨迹点；
[0013]若S
k
＜S
std
，将该疑似停车轨迹片段K归类为短暂停车轨迹片段，且该疑似停车轨迹片段K包含的所有疑似停车轨迹点记为短暂停车轨迹点。
[0014]可选的，步骤S4中，疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
通过以下公式计算：
[0015][0016]其中，T
k
为疑似停车轨迹片段K的累计停留时长，D
k
为疑似停车轨迹片段K的累计行驶距离。
[0017]可选的，还包括步骤：
[0018]S5.设定场内转移距离阈值Din
std
，计算相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的行驶距离D
k
，
k+1
，将相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的行驶距离ΔD
k，k+1
与场内转移距离阈值Din
std
进行比较，以识别出场内转移轨迹片段。
[0019]进一步的，步骤S5中，相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的行驶距离ΔD
k，k+1
为相邻两个疑似停车轨迹片段K之间所有疑似停车轨迹点与所有行驶轨迹点的行驶距离之和；
[0020]此时，若ΔD
k，k+1
≥Din
std
，则将相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的所有疑似停车轨迹点与所有行驶轨迹点归类为同一个非场内转移轨迹片段；
[0021]若ΔD
k，k+1
＜Din
std
，则将相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的所有疑似停车轨迹点与所有行驶轨迹点归类为同一个场内转移轨迹片段。
[0022]可选的，步骤S2具体包括：
[0023]S21.将轨迹数据中的第一个轨迹点P1作为计算起点，并将其记为疑似停车轨迹点，标记为1；
[0024]S22.依次计算相邻两个轨迹点P
i
和P
i+1
之间的距离差ΔD
i，i+1
，若ΔD
i，i+1
＜D
std
，则轨迹点P
i+1
记为疑似停车轨迹点，若ΔD
i，i+1
≥D
std
，则轨迹点P
i+1
记为行驶轨迹点。
[0025]进一步的，相邻两个轨迹点之间的距离差ΔD
i，i+1
采用半正矢公式计算，具体为：
[0026][0027]其中，R为地球半径，为轨迹点所处的经度，λ为轨迹点所处的纬度。
[0028]可选的，距离阈值D
std
的设定范围为：0km＜D
std
＜1km。
[0029]进一步的，场内转移距离阈值Din
std
的设定范围为：0km＜Din
std
＜2km。
[0030]本专利技术实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
[0031]1、本专利技术提供的车辆移动特征识别方法，在基于距离阈值D
std
识别出车辆轨迹数据中包含的所有疑似停车轨迹点以及行驶轨迹点的基础上，通过将多个相邻疑似停车轨迹点归类为同一个疑似停车轨迹片段K，并依靠每一个疑似停车轨迹片段K所对应的车辆的停车稳定性S
k
来对每一个疑似停车轨迹片段K进行进一步的判断，以识别出长时间停车轨迹
片段和短暂停车轨迹片段，能够有效提高识别效率以及识别的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取车辆在一定时间周期内的轨迹数据，轨迹数据包括若干个按时间序列依次排布的轨迹点P
i
，其中，i＝1，2，3...；S2.设定距离阈值D
std
，依次计算相邻两个轨迹点之间的距离差ΔD
i，i+1
，将相邻两个轨迹点之间的距离差ΔD
i，i+1
与距离阈值D
std
进行比较，以识别出轨迹数据中的疑似停车轨迹点和行驶轨迹点，并将行驶轨迹点标记为0，疑似停车轨迹点标记为1；S3.将多个相邻疑似停车轨迹点归类为同一个疑似停车轨迹片段K，其中，K＝1，2，3...；S4.设定停车稳定性阈值S
std
，计算每一个疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
，依次将每一个疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
与停车稳定性阈值S
std
进行比较；若S
k
≥S
std
，将该疑似停车轨迹片段K归类为长时间停车轨迹片段，且该疑似停车轨迹片段K包含的所有疑似停车轨迹点记为长时间停车轨迹点；若S
k
＜S
std
，将该疑似停车轨迹片段K归类为短暂停车轨迹片段，且该疑似停车轨迹片段K包含的所有疑似停车轨迹点记为短暂停车轨迹点。2.根据权利要求1所述的基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，其特征在于，步骤S4中，疑似停车轨迹片段K的停车稳定性S
k
通过以下公式计算：其中，T
k
为疑似停车轨迹片段K的累计停留时长，D
k
为疑似停车轨迹片段K的累计行驶距离。3.根据权利要求1所述的基于轨迹信息的车辆移动特征识别方法，其特征在于，还包括步骤：S5.设定场内转移距离阈值Din
std
，计算相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的行驶距离D
k
，
k+1
，将相邻两个疑似停车轨迹片段K之间的行驶距离ΔD
k，k+1
与场内转移距...

【专利技术属性】
技术研发人员：周青峰，刘义全，
申请(专利权)人：深圳市规划国土发展研究中心，
类型：发明
国别省市：