【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨迹数据处理领域，特别是指一种多源轨迹信息的融合与压缩方法。
技术介绍
1、在信息化应急处置背景下，现场同一名人员可能携带手机、pdt终端、执法记录仪、专用定位终端等多种携带定位信息的终端设备，不同终端的定位精度不同，受复杂地理环境的影响，同一时刻采集的定位经纬度信息也往往不同；同时各终端对不同环境信息的适应程度有所差异，不存在所有场景具备绝对定位精度优势的终端设备，造成无法确定现场人员的准确位置，因此有必要进行多源不一致轨迹的融合。
2、此外，定位信息均进行实时连续采集，具有数据量大、定位来源多、增长快等特点。而受限于偏远地区网络带宽、网络环境不稳定等限制，现场轨迹数据可能需要较大耗时才能从现场传回指挥中心，数据传输时效性无法保障，极大影响了指挥中心对现场态势的实时掌握与研判。因此，有必要在满足轨迹定位精度的前提下进行轨迹压缩，尽可能降低数据量规模。
3、传统多源轨迹融合技术直接对多个定位终端的轨迹信息计算平均值，这种方式存在定位精度低的轨迹信息“拉低”融合后轨迹信息定位精度的缺点。中国专利文献号cn115793007a公开了一种应用于导航服务的多源融合定位方法及装置，该方法基于定位终端获取的接入卫星数量、卫星信号强度以及接入uwb基站数量、uwb基站信号强度等环境参数，根据预设规则，综合采用bds定位方式、惯性导航定位方式和uwb定位方式。由于定位终端一般只对外提供时间、经纬度等定位信息而不提供环境参数，所以这种方法不适用于上层应用系统多源轨迹融合场景。中国专利文献号cn11546529
4、现有轨迹压缩方法通常无法实现压缩精度与压缩效率的平衡。geohash算法作为一种空间索引方式，基本原理是将地球理解为一个二维平面，把平面递归平均分解成更小的子块，在一定经纬度精度下每个子块内所有轨迹点拥有相同的经纬度数据编码。基于geohash的轨迹压缩即每个子块里只保留一个轨迹点，相较于基于关键特征点、基于路网、基于语义等压缩方法具有简单高效的特点，时效性能满足资源受限下情况下，高并发实时轨迹压缩要求。然而，基于geohash的轨迹压缩子块尺度大小与定位精度有关，尺度越小，精度越高，而压缩率越低，且由于每个子块内保留哪个点并未经过详细分析，部分场景下对轨迹细节的保留不充分。故综合考虑压缩效率、压缩精度需求等方面因素，如何针对不同轨迹特点进行子块尺寸自适应动态调整是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，本专利技术针对多源终端历史轨迹查询以及轨迹实时上图中定位精度差异造成数据不一致，数据量大造成传输、渲染延时高的问题，采用综合数据质量的多源轨迹自适应融合与压缩方法，将多定位终端生成的多源轨迹自适应融合成一条轨迹；并综合轨迹粗糙度自适应动态调整geohash算法子块尺寸，在高压缩精度前提下实现高效压缩。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，包括以下步骤：
4、(1)设定滑动时间窗口，在滑动时间窗口内，针对每个定位终端上报的轨迹信息，通过设置去噪距离阈值和去噪角度阈值的方法进行实时去噪，同时获取当前轨迹的噪声点数量、缺失点数量、停留点与拐点覆盖数量；其中，轨迹信息包括各轨迹点的经纬度；
5、(2)计算轨迹信息中相邻两个轨迹点间连线的斜率，将轨迹信息中所有斜率的标准差作为轨迹粗糙度；取轨迹信息中的噪声点数量、缺失点数量、停留点与拐点覆盖数量以及轨迹粗糙度之和的倒数，作为当前轨迹信息的数据质量；
6、(3)将每条轨迹信息的数据质量作为每条轨迹的加权权重，所有轨迹按数据质量从小到大的顺序进行排序，从最小数据质量对应的轨迹开始，根据实时去噪后的每条轨迹信息，根据改进的指数加权平均方法依次向后融合，得到最终的融合后的多源轨迹信息；
7、(4)针对融合后的多源轨迹信息，从起始轨迹段开始，依次向后增加一段轨迹段并计算当前多源轨迹信息的轨迹粗糙度，将当前计算的轨迹粗糙度记录增加至集合中，作为一个新元素，并将当前计算的轨迹粗糙度与集合中的其它元素进行比较，根据大小排序关系实时动态调整geohash算法子块尺寸，根据geohash算法对融合后的多源轨迹信息进行压缩，实现多源轨迹的融合与压缩。
8、进一步地，步骤(1)中通过设置去噪距离阈值和去噪角度阈值对轨迹信息进行实时去噪的方法如下：
9、首先，根据轨迹信息中每个轨迹点的经纬度信息，计算滑动时间窗口内的去噪距离阈值lmean：
10、
11、其中，起始轨迹点为p0，n表示滑动时间窗口内最后一个轨迹点pn的id，li,j表示轨迹点pj到直线p0pi的距离，i为p2至pn中的一个轨迹点pi的id，j为p1至pi-1中的一个轨迹点pj的id；
12、其次，计算滑动时间窗口内的去噪角度阈值θmean：
13、
14、其中，θi,j表示∠pjp0pi的值；
15、从第二个轨迹点p1开始，依次计算当前轨迹点pk距离直线p0pk+1的距离l与∠pkp0pk+1的正弦值，其中，k＝1，2，3…n-1，若距离l大于去噪距离阈值lmean或∠pkp0pk+1的正弦值大于去噪角度阈值θmean，则判定当前轨迹点pk为噪声点，删除当前轨迹点pk，将当前轨迹点pk的前一个轨迹点与后一个轨迹点相连后，对后一个轨迹点继续进行计算判定；否则保留该轨迹点并对后一个轨迹点继续进行计算判定。
16、进一步地，步骤(2)具体包括以下步骤：
17、(201)针对每条轨迹信息，从起始点p0开始，依次计算相邻两个轨迹点间连线的斜率slopek：
18、
19、其中，为当前轨迹点pk的纬度坐标，为当前轨迹点pk的经度坐标；
20、(202)对于当前轨迹信息，将轨迹信息中所有斜率的标准差作为轨迹粗糙度rough；
21、(203)计算每条轨迹信息的轨迹数据质量q：
22、
23、其中，cnoise为当前轨迹信息的噪声点数量、cmiss为当前轨迹信息的缺失点数量、cfeature为当前轨迹信息的停留点与拐点覆盖数量。
24、进一步地，步骤(3)包括以下步骤：
25、(301)针对实时去噪后的m条轨迹信息，将每条轨迹按数据质量q从小到大的顺序进行排序，依次计算m个归一化轨迹数据质量q'a：
26、q'a＝qa/(q1+q2+..+qm)，a＝1,2...m
27、其中，qa为第a条轨迹信息的轨迹数据质量，且q1<q2...<qm，q'a为第a条轨迹信息的归一化轨迹数据质量；
28、(302)计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步骤(1)中通过设置去噪距离阈值和去噪角度阈值对轨迹信息进行实时去噪的方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步骤(3)包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步骤(4)中根据融合后多源轨迹信息的粗糙度实时动态调整GeoHash算法子块尺寸的方法具体如下：
【技术特征摘要】
1.一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步骤(1)中通过设置去噪距离阈值和去噪角度阈值对轨迹信息进行实时去噪的方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种多源轨迹信息的融合与压缩方法，其特征在于，步...
【专利技术属性】
技术研发人员：张松轶，宋凯磊，靳亚宾，杨泽崇，韩志卓，陈晓东，丁宅伟，张治涛，
申请(专利权)人：河北远东通信系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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