【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据处理，涉及到对高频率的实时目标的轨迹定位数据处理，具体涉及一种融合时空特征的轨迹信息压缩方法。
技术介绍
1、轨迹定位数据是一种常见的数据结构，其包含了目标的定位数据、动态变化数据和静态信息数据。对于高频率的实时目标轨迹定位数据，在表示目标轨迹时存在大量的冗余数据，增加了计算和存储空间的需求。因此，进行轨迹数据抽稀或压缩是在庞大数据体系下的一个重点研究方向。
2、目前主流的轨迹抽稀或轨迹压缩方法包括垂距限值法、角度限制法、最小面积删除法、面积偏差控制法、道格拉斯-普克法(dp)。其中应用较为广泛的是dp算法和垂距限值法。dp算法在轨迹压缩中更为广泛，但其需要进行反复迭代来获取最优抽稀节点，对时间、空间、算力的消耗较大，不利于工程上实时处理；垂距限值法通过新出现的轨迹点构造三角图形(三元组轨迹点)进行分析，增加垂距偏离的约束，更适合工程上的实时在线处理。
3、通过分析垂距限值法原理及调研相关文献，发现垂距限值法存在对连续变化曲线不敏感，特别是在密集信号段容易忽略的问题。同时，当前的轨迹抽稀算法主要针对轨迹趋势，忽略了目标的运动速度的影响。有的研究已经在ais轨迹压缩中，考虑了目标航速、航向角的影响来优化算法。
4、因此，以垂距限值法为基础，可以从融合时空特征的角度进一步优化，提高实时数据压缩的效率，提升轨迹描述的质量，更好地降低对于存储空间的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的主要针对垂距限值法对连续变化的曲线轨迹不敏感问
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种融合时空特征的轨迹信息压缩方法，其特征在于：针对新出现的目标轨迹点，通过初始化阶段初始化构建轨迹点目标三元组，记录累计距离，如果满足距离稀疏化条件判断，则进行关键点判断；满足密集型的轨迹点目标，持续计算累计距离，判断是否超过稀疏化距离阈值，进行更新。
4、上述方法中，所述关键点判断，具体方法为：判断时间序列上的空间插值点与判断点之间的距离，若超过关键点距离阈值，并且满足在邻域内轨迹趋势上的预测点与实际点之间的距离超过关键点距离阈值，则判定为关键点，判定为关键点后加入关键点列表；否则为冗余点，不予以保留。
5、本专利技术在满足高数据压缩比、欧氏距离标准差较小的条件下，保留了轨迹数据的关键点，尤其有效保留了轨迹方向连续变化的关键点，有效表示轨迹的连续性特征，同时降低了计算量，提升了实时数据压缩效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种融合时空特征的轨迹信息压缩方法，其特征在于：针对新出现的目标轨迹点，通过初始化阶段初始化构建轨迹点目标三元组，记录累计距离，如果满足距离稀疏化条件判断，则进行关键点判断；满足密集型的轨迹点目标，持续计算累计距离，判断是否超过稀疏化距离阈值，进行更新。
2.根据权利要求1所述的融合时空特征的轨迹信息压缩方法，其特征在于：所述关键点判断，具体方法为：判断时间序列上的空间插值点与判断点之间的距离，若超过关键点距离阈值，并且满足在邻域内轨迹趋势上的预测点与实际点之间的距离超过关键点距离阈值，则判定为关键点，判定为关键点后加入关键点列表；否则为冗余点，不予以保留。
【技术特征摘要】
1.一种融合时空特征的轨迹信息压缩方法，其特征在于：针对新出现的目标轨迹点，通过初始化阶段初始化构建轨迹点目标三元组，记录累计距离，如果满足距离稀疏化条件判断，则进行关键点判断；满足密集型的轨迹点目标，持续计算累计距离，判断是否超过稀疏化距离阈值，进行更新。
2.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：程健鹏，张丹普，杨剑锋，
申请(专利权)人：北京航天长峰科技工业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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