一种轨迹时空共现模式的可视分析方法技术

本发明专利技术提供一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，包括有对轨迹数据进行分段以获取轨迹路线，依据共现匹配值计算出轨迹路线之间的相关性强度，依据相关性强度将轨迹路线划分成若干路径簇；通过剪枝优化获取路径簇内时空共现强度值均高于阈值的N级组合；获取N级组合的相关数据生成若干可信息交互的可视化投射。本发明专利技术能够快速高效地减小时空轨迹数据庞大的数据规模，提取出轨迹中的重要时空信息，并使用可视化视图和交互方式，方便人们直观、形象的理解数据。的理解数据。的理解数据。

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹时空共现模式的可视分析方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种轨迹时空共现模式的可视分析方法。

技术介绍

[0002]一个对象相对于地球的位置一般用地理空间数据来衡量，也就是为人熟知的经度、纬度、海拔高度三个维度。而在日常生活中，事物的发展除了地理位置的变化，往往伴随着时间的流逝，因此结合了时间数据和空间数据的时空数据逐渐成为地理空间数据的主要代表之一。
[0003]随着人造卫星技术的发展、移动设备和定位设备的广泛使用，时空信息的采集手段在不断丰富和发展，且时时刻刻都在产生着海量的时空数据，时空数据逐渐呈现多源、异构、大规模、多语义、多模态的特点，然而时间数据和空间数据分析的结果本身并不容易解释和理解，在获取到海量的时空数据后，并不能快速了解不同时空数据之间的关系。
[0004]时空共现模式，顾名思义，是指对象在时间和空间上彼此邻近。具体来说，给定一个含有多个移动对象的数据集，时空共现模式是指其中一部分对象类型的子集，这些对象类型的实例在很长的时间跨度内在空间中处于邻近的位置。
[0005]时空轨迹数据包括有个人轨迹，个人轨迹相对具有个性化、连续性的特点，能真实反映个人的生活习惯和行动特征。个人轨迹的时空共现模式同样有着重大的研究意义：可以帮助识别异常事件，识别可疑人员与其他人员的相遇；对于传染病传播感染情况的预测，时空共现模式可以帮助分析传染病的传播和发展情况。
[0006]但针对个人轨迹的时空共现处理，存在着数据处理量大，需要分析处理大量数据，严重影响处理效率。然而个人GPS轨迹数据本身采样点分布密集、规模非常庞大，对其进行数据处理和挖掘分析可能非常复杂，而其中对轨迹分析有用的数据可能只是一小部分。因此，如何降低挖掘方法的复杂度，有效、快速地提取出个人轨迹数据的有效信息并进行挖掘分析，并且如何使用可视化形象地表示时空共现模式成为了一大挑战。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本专利技术要解决的问题是提供一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，能够快速高效地减小了时空轨迹数据庞大的数据规模，提取出轨迹中的重要时空信息，并使用可视化视图和交互方式，方便人们直观、形象的理解数据。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
[0009]一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，包括有：
[0010]步骤一：基于停留段对轨迹数据分段以获取轨迹路线，依据不同轨迹路线其所有停留段之间共现匹配值计算出轨迹路线之间的相关性强度，依据相关性强度对轨迹数据进行聚类处理以生成若干路径簇；
[0011]步骤二：获取路径簇内的若干轨迹路线并两两组合以生成一级组合，计算一级组
合的时空共现强度值，并剪除时空共现强度值低于预设阈的一级组合；轨迹路线三三组合生成若干二级组合，剪除内包含有被剪除的一级组合的二级组合后，计算二级组合的时空共现强度值，剪除时空共现强度值低于预设阈的二级组合，循环上述步骤以生成若干个时空共现强度值均高于阈值的N级组合；
[0012]步骤三：获取N级组合的轨迹路线、轨迹数据和相关性强度生成若干可信息交互的可视化投射。
[0013]进一步的，所述个人轨迹数据的获取方法：获取轨迹数据并沿时间顺序提取停留时间超过预设时间阈值的停留段，停留段按时间顺序依次连接，以生成这个人的轨迹路线。
[0014]进一步的，所述共现匹配值包括有判断两停留段是否时空共现，其判断方法为：停留段分别表示为period1和period12，时间阈值为θt，距离阈值为θd；
[0015]overlap(period1，period2)≥θ
t
[0016]dis(period1，period2)≤θ
d
[0017]overlap(period1，period2)是两个轨迹分段在时间域上重叠的时间长短，dis(period1，period2)是两个轨迹分段在空间域上的位置距离，所述位置距离与时间长短具均符合阈值时，两停留段时空共现，并将两停留段定义成停留段组。
[0018]进一步的，提取出轨迹路线之间所有的停留段组的方法为：沿轨迹路线的时间轴扫描，每次将停留段对应的结束时间靠前的索引向后移动一个停留段，直到最终遍历完其中一个轨迹即可，以快速完成对两个轨迹上所有停留段的索引并筛选出轨迹路线之间所有的停留段组。
[0019]进一步的，两个所述轨迹路线之间的相关性的获取方法：获取轨迹路线之间所有的停留段组，并分别计算出停留段组的时间相关性、空间相关性和时空相关性，其计算公式依次为：
[0020][0021][0022]sim(period1，period2)＝simTime(period1，period2)*simDis(period1，period2)
[0023]所述时间相关性值包括有：获取两个停留段时间域上的交集与并集的比值生成Jaccard相关度系数，并将Jaccard相关度系数指数化得到；所述空间相关性值包括有：两个停留段的距离比上空间距离阈值θd并将这个比值指数化得到；所述时空相关性值由时间相关性度量和空间相关性度量相乘得到；
[0024]所有时空相关性值的平均值定义成两个轨迹路线之间的时空共现强度值。
[0025]进一步的，所述聚类处理的方法可用K
‑
Means聚类算法、DBSCAN聚类算法或谱聚类算法，用于将行动轨迹类似的轨迹数据聚合至一个路径组内。
[0026]进一步的，所述可视化投射包括有可显示轨迹路径、分区图层和热力图图层的地图视图；
[0027]所述分区图层依据依据停留段对地图视图进行区域划分，并标记成不同的颜色；所述热力图图层用于显示时空共现发生的高密度区域。
[0028]进一步的，所述可视化投射包括以横坐标为时间的共现模式图，横坐标对应表示停留段的竖向框，不同轨迹路线依据停留段对应时间，依次连接对应的竖向框；
[0029]所述竖向框的颜色与分区图层指代停留段的颜色对应，所述区域框高度对应共现轨迹数量，所述区域框透明度对应时空共现强度。
[0030]进一步的，所述可视化投射包括有轨迹视图，轨迹视图有包括有若干竖直排列的横向框，所述横向框内排列填充有色块，所述色块的颜色对应分区图层指代停留段的颜色，所述色块的长度对应时间段。
[0031]进一步的，所述可视化投射包括有正方形框图结构的相关矩阵视图，所述横坐标和纵坐标均用于表示轨迹路线，所述横坐标和纵坐标相交处的方框对应横纵坐标指代轨迹路线之间的相关性；
[0032]所述轨迹路线之间的相关度越高，对应交点处的方框内颜色越深。
[0033]本专利技术具有的优点和积极效果是：
[0034]1、通过依据停留点对轨迹分段，然后基于轨迹分段匹配进行相关性分析和聚类对轨迹进行分类和过滤，最后提取特定若干轨迹之间存在的时空共现模式。减小了时空轨迹数据庞大的数据规模，并快速提取出轨迹中的重要时空信息。
[0035]2、通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，其特征在于，包括有：步骤一：基于停留段对轨迹数据分段以获取轨迹路线，依据不同轨迹路线其所有停留段之间共现匹配值计算出轨迹路线之间的相关性强度，依据相关性强度对轨迹数据进行聚类处理以生成若干路径簇；步骤二：获取路径簇内的若干轨迹路线并两两组合以生成一级组合，计算一级组合的时空共现强度值，并剪除时空共现强度值低于预设阈的一级组合；轨迹路线三三组合生成若干二级组合，剪除内包含有被剪除的一级组合的二级组合后，计算二级组合的时空共现强度值，剪除时空共现强度值低于预设阈的二级组合，循环上述步骤以生成若干个时空共现强度值均高于阈值的N级组合；步骤三：获取N级组合的轨迹路线、轨迹数据和相关性强度生成若干可信息交互的可视化投射。2.根据权利要求1所述的一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，其特征在于，所述个人轨迹数据的获取方法：获取轨迹数据并沿时间顺序提取停留时间超过预设时间阈值的停留段，停留段按时间顺序依次连接，以生成这个人的轨迹路线。3.根据权利要求1所述的一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，其特征在于，所述共现匹配值包括有判断两停留段是否时空共现，其判断方法为：停留段分别表示为period1和period12，时间阈值为θt，距离阈值为θd；overlap(period1，period2)≥θ
t
dis(period1，period2)≤θ
d
overlap(period1，period2)是两个轨迹分段在时间域上重叠的时间长短，dis(period1，period2)是两个轨迹分段在空间域上的位置距离，所述位置距离与时间长短具均符合阈值时，两停留段时空共现，并将两停留段定义成停留段组。4.据权利要求3所述的一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，其特征在于，提取出轨迹路线之间所有的停留段组的方法为：沿轨迹路线的时间轴扫描，每次将停留段对应的结束时间靠前的索引向后移动一个停留段，直到最终遍历完其中一个轨迹即可，以快速完成对两个轨迹上所有停留段的索引并筛选出轨迹路线之间所有的停留段组。5.据权利要求1所述的一种轨迹时空共现模式的可视分析方法，其特征在于，两个所述轨迹路线之间的相关性的获取方法：获取轨迹路线之间所有的停留段组，并分别计算出停留...

【专利技术属性】
技术研发人员：张怡，葛坦，余晨熙，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：