一种轨迹数据集管理方法技术

本发明专利技术公开了一种轨迹数据集管理方法，所提供的方法能够压缩存储、管理查询多个轨迹数据集，并能够从多个压缩轨迹数据集中搜索、展示符合查询请求的轨迹数据集。所述方法包括以下步骤：首先部署开源搜索引擎和内存键值数据库，对每个轨迹数据集进行预处理操作，并压缩成压缩轨迹数据集；然后根据设计的采样率、采样稀疏性等评价指标计算每个压缩轨迹数据集的元数据，并存入搜索引擎；接着采用特定的编码方案建立时空范围索引，将每个压缩轨迹数据集逐条存入内存键值数据库；最后根据输入的采样率等元数据和时间范围、空间范围、相似轨迹等内容挑选出符合查询条件的轨迹数据集。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据集管理，尤其涉及一种轨迹数据集的管理技术，包括压缩存储、元数据管理和轨迹查询方法。

技术介绍

1、数据是现代科学研究的基础，数据集(按照某种方式组织的同类数据的集合)的共享可以帮助众多使用者更为客观、深入地研究某一领域的理论，高效、全面地分析实际系统的特征。在机器学习领域，数据集在训练模型、评估模型的泛化性能等方面起着举足轻重的作用。对于数据驱动型的任务，数据集质量和数量的影响更为显著。然而，由于缺乏数据集共享的基础设施和激励措施，以及有效的管理和完善的说明文档，使得已有共享数据集难以使用。谷歌推出的数据集搜索引擎旨在帮助用户更轻松地获取各种类型的数据集。但这种通用数据集搜索引擎难以满足细分领域的使用需求。具身智能时代的来临对大量轨迹数据集的研究和管理提出了更高的要求。在自动驾驶、各类机器人应用场景中，轨迹数据集的有效管理是数据分析、模型预测和保障移动对象安全的必要前提。

2、首先，与一般数据集管理相比，轨迹数据集的管理面临多方面的挑战。由于轨迹数据集蕴含特有的时空属性，轨迹数据集用户常常希望得到数据集的采样率等凸显其时空特性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种轨迹数据集管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.1)包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.2)包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.3)包括以下步骤：

5.根据权利要求3所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.4)包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(5.2)包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种轨迹数据集管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.1)包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的轨迹数据集管理方法，其特征在于，所述步骤(1.2)包括以下步骤：

4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾志源，陈乔晟，刘奇志，程龚，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：