基于角度分析的轨迹优化方法技术

本申请公开了一种基于角度分析的轨迹优化方法

【技术实现步骤摘要】
基于角度分析的轨迹优化方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及轨迹处理
，特别是涉及一种基于角度分析的轨迹优化方法
、
系统
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，巡检人员在执行巡检任务
(
例如森林防火巡检
、
电力电路巡检
、
水利巡检
)
时，一般都会携带安装有定位模块
(
例如
GPS
定位模块
、
北斗定位模块
)
的巡检终端
(
例如手机等智能终端或其他移动巡检设备
)
对巡检人员进行实时定位来采集巡检人员的巡检轨迹
。
巡检轨迹的采集，一方面有利于对巡检作业的有效性进行监督；另一方面有利于作为后续巡检作业的巡检路线的参考，具有非常好的应用价值
。
[0003]但是，在巡检人员巡检的过程中，巡检终端接收到的定位信号容易受到外界地物干扰，如楼房
、
高架桥
、
隧道
、
茂密的树林以及天气的影响，而且巡检终端采集巡检轨迹的频率不能过低，这样导致采集的巡检轨迹中离散的轨迹点很多；同时，由于实际巡检作业过程中，可能出现往返，迂回等情况，加上由于定位信号较弱导致的异常点等，使得巡检轨迹中冗余或错误数据大量存在，造成实际生成的巡检轨迹会出现来回跳动的轨迹，看上去杂乱无章，其对巡检作业进行监督的有效性和指导后续巡检作业的价值也大大降低
。
因此，需要对巡检轨迹进行优化，去掉那些来回跳动的无用轨迹，只保留正常的巡检轨迹
。
[0004]现有技术中，通常采用密度聚类算法进行巡检轨迹的优化，即删除预设聚类半径
M(
例如
10
米
)
内轨迹点数量超过
N(
例如
10
个
)
的所有轨迹点数据，这样会导致将很多正常的点一并删除，从而导致优化后得到的巡检轨迹无法准确反映实际巡检路线；另外，采用密度聚类算法优化巡检轨迹时，因为要比较的点太多，循环次数多，计算复杂度高，导致优化计算速度慢
。
[0005]因此，如何在提升巡检轨迹优化的计算速度的同时保证优化后巡检轨迹的准确性，是目前亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种基于角度分析的轨迹优化方法，能够在提升巡检轨迹优化的计算速度的同时保证优化后巡检轨迹的准确性
。
本申请还提供一种基于角度分析的轨迹优化系统
、
设备及存储介质，具有相同的技术效果
。
[0007]本申请的第一个目的为提供一种基于角度分析的轨迹优化方法
。
[0008]本申请的上述申请目的一是通过以下技术方案得以实现的：
[0009]一种基于角度分析的轨迹优化方法，所述方法包括如下步骤：
[0010]S1
，对目标轨迹进行预处理，得到所述目标轨迹的轨迹点时间序列数组；
[0011]S2
，基于所述轨迹点时间序列数组进行角度计算，得到所述目标轨迹的角度时间序列数组；
[0012]S3
，对所述角度时间序列数组进行角度分析，得到所述目标轨迹的角度分析结果；
[0013]S4
，基于所述角度分析结果删除所述目标轨迹中的异常轨迹点，得到优化后的轨迹
。
[0014]优选地，步骤
S3
具体包括：
[0015]依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足预设条件，若是，则将满足条件的角度对应的轨迹点标记为正常轨迹点，若否，则将不满足条件的角度对应的轨迹点标记为异常轨迹点
。
[0016]优选地，所述预设条件包括第一预设条件和第二预设条件，所述正常轨迹点包括第一正常轨迹点和第二正常轨迹点，其中，
[0017]所述第一预设条件为：有至少连续
X
个角度满足第一预设角度阈值范围
α
，其中，第一预设角度阈值范围
α
为：
90
°
＜
α
≤180
°
，
X
为正整数，且
X≥2
；
[0018]所述第二预设条件为：一组连续角度中有最多
Y
个角度满足第二预设角度阈值范围
β
，其中，第二预设角度阈值范围
β
为：0°
≤
α
≤90
°
，
Y
为正整数，且
Y≥2
；
[0019]相应地，所述依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足预设条件，若是，则将满足条件的角度对应的轨迹点标记为正常轨迹点，若否，则将不满足条件的角度对应的轨迹点标记为异常轨迹点具体包括如下步骤：
[0020]S31
，遍历所述角度时间序列数组，依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足所述第一预设条件，将满足所述第一预设条件的连续角度对应的轨迹点标记为所述第一正常轨迹点；
[0021]S32
，判断所述角度时间序列数组中以各个所述第一正常轨迹点对应的连续角度为分隔点分隔得到的各组连续角度是否满足所述第二预设条件，若是，则执行
S33
，若否，则执行
S34
；
[0022]S33
，将各组满足所述第二预设条件的连续角度对应的轨迹点标记为所述第二正常轨迹点；
[0023]S34
，将各组不满足所述第二预设条件的连续角度对应的轨迹点标记为所述异常轨迹点
。
[0024]优选地，所述
X
的取值为5，所述
Y
的取值为
10。
[0025]优选地，步骤
S4
具体包括如下步骤：
[0026]在所述目标轨迹中删除掉所有异常轨迹点，并保留所有正常轨迹点；
[0027]按照时间顺序依次连接所有保留的轨迹点，得到所述优化后的轨迹
。
[0028]优选地，步骤
S1
具体包括如下步骤：
[0029]提取所述目标轨迹的轨迹起点和轨迹终点；
[0030]按照预设的轨迹点提取频率，在所述目标轨迹的轨迹起点和轨迹终点之间提取轨迹点；
[0031]将轨迹起点
、
轨迹终点以及提取得到的轨迹点按照时间顺序进行组合，得到所述目标轨迹的所述轨迹点时间序列数组
。
[0032]优选地，步骤
S2
具体包括如下步骤：
[0033]计算所述轨迹点时间序列数组中任意相邻的三个轨迹点按时间顺序连线形成的两条线段的夹角的角度；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于角度分析的轨迹优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1
，对目标轨迹进行预处理，得到所述目标轨迹的轨迹点时间序列数组；
S2
，基于所述轨迹点时间序列数组进行角度计算，得到所述目标轨迹的角度时间序列数组；
S3
，对所述角度时间序列数组进行角度分析，得到所述目标轨迹的角度分析结果；
S4
，基于所述角度分析结果删除所述目标轨迹中的异常轨迹点，得到优化后的轨迹
。2.
根据权利要求1所述的基于角度分析的轨迹优化方法，其特征在于，步骤
S3
具体包括：依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足预设条件，若是，则将满足条件的角度对应的轨迹点标记为正常轨迹点，若否，则将不满足条件的角度对应的轨迹点标记为异常轨迹点
。3.
根据权利要求2所述的基于角度分析的轨迹优化方法，其特征在于，所述预设条件包括第一预设条件和第二预设条件，所述正常轨迹点包括第一正常轨迹点和第二正常轨迹点，其中，所述第一预设条件为：有至少连续
X
个角度满足第一预设角度阈值范围
α
，其中，第一预设角度阈值范围
α
为：
90
°
＜
α
≤180
°
，
X
为正整数，且
X≥2
；所述第二预设条件为：一组连续角度中有最多
Y
个角度满足第二预设角度阈值范围
β
，其中，第二预设角度阈值范围
β
为：0°
≤
α
≤90
°
，
Y
为正整数，且
Y≥2
；相应地，所述依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足预设条件，若是，则将满足条件的角度对应的轨迹点标记为正常轨迹点，若否，则将不满足条件的角度对应的轨迹点标记为异常轨迹点具体包括如下步骤：
S31
，遍历所述角度时间序列数组，依次判断所述角度时间序列数组中的各个角度是否满足所述第一预设条件，将满足所述第一预设条件的连续角度对应的轨迹点标记为所述第一正常轨迹点；
S32
，判断所述角度时间序列数组中以各个所述第一正常轨迹点对应的连续角度为分隔点分隔得到的各组连续角度是否满足所述第二预设条件，若是，则执行
S33
，若否，则执行
S34

【专利技术属性】
技术研发人员：裴皎，吴沛彦，游勇，
申请(专利权)人：重庆富沛和科技有限公司，
类型：发明
国别省市：