一种基于行程识别的出行者活动规律分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于行程识别的出行者活动规律分析方法，对n天的经行程识别的停留点进行分析，当停留点符合第一距离阈值条件时，将其合并为一个候选居住地，在所有的候选居住地中，累计停留时长最大的候选居住地的累计停留时长达到第一时间阈值，则将此候选居住地作为居住地。上述过程实现了对出行者居住地的准确判断。在居住地判断的基础上，利用本发明专利技术的分析方法，还可以进一步研究出行者的日平均休息时长、作息规律评价指标、主要出行位置、日平均出行距离等，从而实现对出行者的活动规律的掌握。本发明专利技术针对GPS定位轨迹数据或手机定位轨迹数据进行分析，均可以获得准确的分析结果。本发明专利技术尤其适用于装备GPS的出租车驾驶员的活动规律分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及。
技术介绍
目前，城市活动对象的轨迹采集主要有GPS定位和手机网络定位两种方式。因此，针对轨迹数据的研究也主要是以这两种数据来源为基础进行展开的。定位技术获取的轨迹数据只是包含每一轨迹点的经纬度及其对应的时刻信息，通过数据本身无法直接得到活动行为的特征信息，如出行时间、出行方式、出行目的，以及更深层次的活动规律等。进行以上这些信息统计分析工作的基础，就是识别出出行者的两种活动类型，即活动的停留阶段和移动阶段。因此，出行识别的任务就是将无法直接理解的轨迹转化为能够认知的停留位置和在各个停留位置之间的移动。如图I所示，行程识别就是将在空间上离散的轨迹点划分成停留活动点和移动活动点两大类。通过停留活动点获取人进行停留活动时的位置或位置范围,通过移动活动点生成人的移动路径。这样，有关停留时长、停留活动目的等信息可以由停留位置信息进行挖掘分析，出行方式、出行时间、出行距离等信息则可以从移动路径中提取。因此，可以在行程识别的基础上进一步研究出行者的活动规律。
技术实现思路
本专利技术设计开发了。对η天的经行程识别的停留点进行分析，当停留点符合第一距离阈值条件时，将其合并为一个候选居住地，在所有的候选居住地中，累计停留时长最大的候选居住地的累计停留时长达到第一时间阈值，则将此候选居住地作为居住地。上述过程实现了对出行者居住地的准确判断。在居住地判断的基础上，利用本专利技术的分析方法，还可以进一步研究出行者的日平均休息时长、作息规律评价指标、主要出行位置、日平均出行距离等，从而实现对出行者的活动规律的充分了解。本专利技术提供的技术方案为—种基于行程识别的出行者活动规律分析方法，包括以下步骤步骤一、获取η天经行程识别确定的停留点；步骤二、当多个停留点的中心与所述多个停留点中任一个停留点之间的距离小于第一距离阈值时，则所述多个停留点的中心判定为出行者的候选居住地，所述多个停留点的停留时长之和为所述候选居住地的累计停留时长；步骤三、当所述累计停留时长最大的候选居住地的累计停留时长大于第一时间阈值时，所述累计停留时长最大的候选居住地判定为出行者的居住地。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述步骤二是通 过以下方式实现的，(I)将所有待判定的停留点中的一个停留点作为一个聚类，其中，所述停留点为聚类的中心，(2)当所有待判定的停留点中的一个停留点到所述聚类的距离小于第一距离阈值时，则将所述停留点放入所述聚类，重新确定所述聚类的中心，(3)重复(2)，直到所有待判定的停留点到所述聚类的距离均大于第一距离阈值，(4)所述聚类的中心判定为出行者的候选居住地，所述聚类中的停留点的停留时长之和为所述候选居住地的累计停留时长。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法，还包括(5)重复(I)，直到所有停留点均为经过判定的停留点，(6)所述多个聚类的中心判定为出行者的多个候选居住地。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述(2)中，所述聚类的中心是通过以下方式实现的，计算所有待判定的停留点中的一个停留点(Sqi. X, Sqi. y)的停留时长Sqi. At与所述聚类中的停留点的停留时长之和At之间的比值Wighti,所述聚类的中心坐标(r」.x, Tj. y)为rr X = Wighti · Sqi. X+ (I-Wighti) · Tj. x,Tj. y = Wighti · Sqi. y+ (I-Wighti) · Tj. ya优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法，还包括步骤四、所述η天经行程识别确定的停留点中，η天中停留时长大于20分钟的停留点的停留时长之和与天数η的比值为出行者的日平均休息时长；步骤五、与居住地对应的聚类中的停留点中，属于同一天的停留点的停留时长之和为出行者在同一天在居住地的停留时长，且出行者在同一天在居住地的停留时长所发生的时间区间为休息区间，则η天中任意两天的休息区间的重叠百分比的平均值为出行者的作息规律评价指标；步骤六、获取η天经行程识别确定的移动点，其中，一天内的移动点中两两移动点之间的距离之和与天数η的比值为出行者的日平均出行距离，覆盖一天内的轨迹点的半径最小的圆的半径之和与天数η的比值为出行者的日出行空间半径，η天内的移动点的平均坐标为出行者的主要出行位置。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述步骤一中获取η天经行程识别的停留点，其中，一天内经行程识别确定的停留点是通过以下方式实现的，(I)计算一天内的轨迹点的速度，(2)将多个相邻的速度均在速度阈值以下的轨迹点合并为一个候选停留位置，其中，所述候选停留位置的停留时长为所述多个轨迹点中第一个轨迹点到最后一个轨迹点之间的时间间隔，(3)当多个候选停留位置的中心与所述多个候选停留位置中任一个候选停留位置之间的距离小于第二距离阈值时，并且，当所述多个候选停留位置中第一个候选停留位置 的停留时长的开始时刻到最后一个候选停留位置的停留时长的结束时刻之间的时间间隔大于第二时间阈值时，则将所述多个候选停留位置的中心判定为停留点，(4)所述多个候选停留位置中第一个候选停留位置的停留时长的开始时刻到最后一个候选停留位置的停留时长的结束时刻之间的时间间隔为在所述停留点的停留时长。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述(3)是通过以下方式实现的，(a)将所有待判定候选停留位置中的第一个候选停留位置作为停留序列，其中，所述第一个候选停留位置为停留序列的中心，(b)当位于所述停留序列的后方的第一个候选停留位置到达所述停留序列的中心的距离小于第二距离阈值时，将所述位于所述停留序列的后方的第一个候选停留位置放入所述停留序列，重新确定所述停留序列的中心，(C)重复(b)，直到位于所述停留序列后方的第一个候选停留位置到达所述停留序列的中心的距离大于第二距离阈值时，当所述停留序列中第一个候选停留位置的停留时长的开始时刻到最后一个候选停留位置的停留时长的结束时刻之间的时间间隔大于第二时间阈值时，则(b)中所述停留序列的中心为停留点。优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述(2)中，所述多个相邻的速度均在速度阈值以下的轨迹点合并为一个候选停留位置，是通过以下方式实现的，依次计算所述候选停留位置中两个相邻轨迹点的平均坐标(X(i,i+1)，y(i,i+1))，依次计算所述两个相邻轨迹点之间的时间间隔Λ t (i, i+1)、与所述候选停留位置的停留时长Stay' . Δ t之间的比值wight(i,i+1),计算所述候选停留位置的坐标(Stay’ . x, Stay’ . y) I n-lI η-IStay' ·χ = Σ wiSht(UM) · %/+1) Stay' -y = Σ wisht(i,i+i) · ·%+ι)I Iο优选的是，所述的基于行程识别的出行者活动规律分析方法中，所述(3)中，(b)中所述停留序列的中心是通过以下方式实现的，计算位于所述停留序列的后方的第一个候选停留位置的停留时长Stay’ " Λ t与所述停留序列中第一个候选停留位置的停留时长的开始时刻到最后一个候选停留位置的停留时长的结束时刻之间的时间间隔Sq. Λ t之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张健钦，仇培元，徐志洁，吴海燕，
申请(专利权)人：北京建筑工程学院，
类型：发明
国别省市：