[发明专利]一种基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法

权利要求书

1.一种基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将交通线对象转换为第一散点集合，所述交通线对象包括道路线对象、地铁线对象或公交线对象；

2)获取运动轨迹，形成第二散点集合；

3)分别对所述第一散点集合和第二散点集合进行特征提取和聚类分组，对应形成具有多个特征组的第一数组和第二数组；

4)将第一数组和第二数组进行比对，根据第一数组和第二数组的相似度识别所述运动轨迹与所述交通线对象的关系；

5)重复步骤1)-4)，获取同一运动轨迹与多个交通线对象的关系，判断该运动轨迹的性质，所述性质为出行类型；

所述第一数组和第二数组的相似度通过以下步骤计算：

401)计算第一数组和第二数组的相似值，计算所述相似值时以第一数组或第二数组作为基准数组；

402)将相似值与基准数组的长度的比值作为第一数组和第二数组的相似度：

其中，EP为第一数组和第二数组的相似度，ES为第一数组和第二数组的相似值，L为基准数组的长度；

所述计算第一数组和第二数组的相似值具体为：

411)以第一数组或第二数组作为基准数组，另一数组为比对数组，第一数组或第二数组的相似值初始值为0；

412)选取基准数组的一个特征组，依次计算该特征组与比对数组中的每一特征组的中心点位置的直线距离，判断是否存在直线距离小于或等于第四阈值的情况，若是，则第一数组或第二数组的相似值加1；

413)重复步骤412)，直至遍历完基准数组中的所有特征组，最终获得第一数组或第二数组的相似值。

2.根据权利要求1所述的基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，所述第一散点集合通过以下步骤获得：

101)提取交通线对象的原始节点序列；

102)计算相邻两个节点之间的直线距离；

103)选取所有所述直线距离大于或等于第一阈值的节点，在对应的相邻节点间插入若干新节点；

104)经步骤103)后的所有节点按顺序排列组成第一散点集合。

3.根据权利要求2所述的基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，所述在对应的相邻节点间插入若干新节点具体为：

在相邻节点形成的直线线段上按均匀间隔选取若干点作为新节点。

4.根据权利要求1所述的基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，所述步骤3)中，所述特征组至少由一个节点组成，且特征组中各节点距离该特征组中心点的距离小于或等于第二阈值，该特征组的权重等于该特征组的节点数。

5.根据权利要求4所述的基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，所述步骤3)后还包括：

对所述第一数组和第二数组进行清洗，删除权重小于第三阈值的特征组。

6.根据权利要求1所述的基于线点转换和聚类对比的空间运动轨迹识别方法，其特征在于，所述第一数组或第二数组的相似值小于或等于基准数组的长度。