出行识别方法技术

本发明专利技术公开了一种出行识别方法

【技术实现步骤摘要】
出行识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种出行识别方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，通过提取用户出行链，从而对用户出行进行识别，可以实现出行规律挖掘
、
交通状态预测
、
城市时空趋势演变分析，能够有效缓解上述出现的一系列问题，对于服务城市交通规划与管理具有重要意义
。
[0003]出行识别方法存在针对固定场景
、
分析颗粒度较大的问题
。
对于城市之间
、
区域之间用户的出行段缺乏系统分析，侧重于两侧
OD
（起始）端点的定位判断
。
现有对于
OD
之间出行段的提取技术，主要是简单数据统计方法，适用性相对较差，识别不够准确
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种出行识别方法
、
装置
、
设备及存储介质，旨在解决现有技术出行识别适用性较差且不够准确的技术问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种出行识别方法，所述方法包括以下步骤：获取用户的位置服务数据；通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据；根据所述状态数据进行驻留点提取，得到目标驻留点数据；将所述目标驻留点数据连接，得到用户的出行链，以对用户进行出行识别/>。
[0006]可选地，所述通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据，包括：根据所述位置服务数据得到初始位置点
、
当前时刻位置点以及上一时刻位置点；通过预设状态机模型将所述位置服务数据中各位置点抽象为驻留状态
、
伪移动状态以及移动状态，并将位置服务数据中初始位置点的状态设为驻留状态；计算所述当前时刻位置点与所述上一时刻位置点之间的位置距离；将所述位置距离与预设距离阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果以及各位置点的状态确定当前时刻位置点的状态，得到用户在各时间段的状态数据
。
[0007]可选地，所述根据所述比较结果以及各位置点的状态确定当前时刻位置点的状态，得到用户在各时间段的状态数据，包括：根据各位置点的状态获取上一时刻位置点的状态；在所述比较结果为所述位置距离小于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为驻留状态时，确定当前时刻的状态为驻留状态；在所述比较结果为所述位置距离小于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为伪移动状态时，确定所述上一时刻和所述当前时刻的状态均为驻留状态；
将所述上一时刻的状态和所述当前时刻的状态进行汇总，得到用户在各时间段的状态数据
。
[0008]可选地，所述根据各位置点的状态获取上一时刻位置点的状态之后，还包括：在所述比较结果为所述位置距离大于等于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为驻留状态时，确定当前时刻的状态为移动状态；在所述比较结果为所述位置距离大于等于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为伪移动状态时，确定所述上一时刻的状态为移动状态，所述当前时刻的状态为伪移动状态
。
[0009]可选地，所述根据所述状态数据进行驻留点提取，得到目标驻留点数据，包括：基于所述状态数据得到驻留状态数量以及用户驻留段的时长数据；通过所述驻留状态数量以及所述时长数据得到用户在驻留点的时间阈值；根据所述位置服务数据得到用户驻留在同一位置的目标时间差；将所述目标时间差与所述时间阈值进行比较；在所述目标时间差小于所述时间阈值时，将所述驻留点设置为短时出行点，并将所述驻留点从所述位置服务数据中剔除；在所述目标时间差大于等于所述时间阈值时，将对应的驻留点进行聚类，得到目标驻留点数据
。
[0010]可选地，所述将所述目标驻留点数据连接，得到用户的出行链，以对用户进行出行识别，包括：获取所述目标驻留点数据的开始时间和结束时间；根据所述开始时间和所述结束时间将所述目标驻留点数据中的驻留点按时间顺序连接，得到用户的出行链，以对用户进行出行识别
。
[0011]可选地，所述获取用户的位置服务数据，包括：获取信令数据；对所述信令数据进行小时粒度和天粒度分组，得到分组后的信令数据；将所述分组后的信令数据的数量进行评估，将信令数据的数量小于预设数量阈值的信令数据剔除，得到目标信令数据；将目标信令数据中的初始数据作为用户的轨迹初始记录，并遍历所述目标信令数据，生成多条用户的轨迹数据，得到用户的位置服务数据
。
[0012]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种出行识别装置，所述出行识别装置包括：获取模块，用于获取用户的位置服务数据；处理模块，用于通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据；提取模块，用于根据所述状态数据进行驻留点提取，得到目标驻留点数据；连接模块，用于将所述目标驻留点数据连接，得到用户的出行链
。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种出行识别设备，所述出行识别设备包括：存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的出行识别程序，所述出行识别程序配置为实现如上文所述的出行识别方法的步骤
。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有出行识别程序，所述出行识别程序被处理器执行时实现如上文所述的出行识别方法的步骤
。
[0015]本专利技术获取用户的位置服务数据；通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据；根据所述状态数据进行驻留点提取，得到目标驻留点数据；将所述目标驻留点数据连接，得到用户的出行链，以对用户进行出行识别，通过预设状态机模型将用户的轨迹抽象为状态的变换关系，从而对用户的状态进行聚合，提取出可靠的用户的出行链，提高用户出行识别的适用性和准确性
。
附图说明
[0016]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的出行识别设备的结构示意图；图2为本专利技术出行识别方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术出行识别方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术出行识别方法一实施例中预设状态机模型与状态转移路线的关系示意图；图5为本专利技术出行识别方法第三实施例的流程示意图；图6为本专利技术出行识别方法第四实施例的流程示意图；图7为本专利技术出行识别方法第五实施例的流程示意图；图
8a
‑
图
8d
为本专利技术出行识别方法一实施例中用户的时空轨迹图；图9为本专利技术出行识别方法一实施例中用户的出行链提取前的轨迹示意图；图
10
为本专利技术出行识别方法一实施例中用户的出行链提取后的轨迹示意图；图
11
为本专利技术出行识别方法第六实施例的流程示意图；图
12
为本专利技术出行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种出行识别方法，其特征在于，所述出行识别方法包括：获取用户的位置服务数据；通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据；根据所述状态数据进行驻留点提取，得到目标驻留点数据；将所述目标驻留点数据连接，得到用户的出行链，以对用户进行出行识别
。2.
如权利要求1所述的出行识别方法，其特征在于，所述通过预设状态机模型对所述位置服务数据进行抽象化处理，得到用户的状态数据，包括：根据所述位置服务数据得到初始位置点
、
当前时刻位置点以及上一时刻位置点；通过预设状态机模型将所述位置服务数据中各位置点抽象为驻留状态
、
伪移动状态以及移动状态，并将位置服务数据中初始位置点的状态设为驻留状态；计算所述当前时刻位置点与所述上一时刻位置点之间的位置距离；将所述位置距离与预设距离阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果以及各位置点的状态确定当前时刻位置点的状态，得到用户在各时间段的状态数据
。3.
如权利要求2所述的出行识别方法，其特征在于，所述根据所述比较结果以及各位置点的状态确定当前时刻位置点的状态，得到用户在各时间段的状态数据，包括：根据各位置点的状态获取上一时刻位置点的状态；在所述比较结果为所述位置距离小于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为驻留状态时，确定当前时刻的状态为驻留状态；在所述比较结果为所述位置距离小于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为伪移动状态时，确定所述上一时刻和所述当前时刻的状态均为驻留状态；将所述上一时刻的状态和所述当前时刻的状态进行汇总，得到用户在各时间段的状态数据
。4.
如权利要求3所述的出行识别方法，其特征在于，所述根据各位置点的状态获取上一时刻位置点的状态之后，还包括：在所述比较结果为所述位置距离大于等于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为驻留状态时，确定当前时刻的状态为移动状态；在所述比较结果为所述位置距离大于等于所述预设距离阈值，且所述上一时刻位置点的状态为伪移动状态时，确定所述上一时刻的状态为移动状态，所述当前时刻的状态为伪移动状态
。5.
如权利要求1所述的出行识别方法，其特征在于，所述根据所述状态数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一淳，赵丹怀，孟浩，艾怀丽，张念启，陈超，
申请(专利权)人：中国移动通信集团江苏有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：