[发明专利]一种基于轨迹字典的时空轨迹压缩方法

权利要求书

1.一种基于轨迹字典的时空轨迹压缩方法，其特征在于，包括轨迹字典集的建立和基于轨迹字典集的轨迹压缩两部分，具体包括以下具体步骤：

1)轨迹字典集的建立

1.1)基于频繁轨迹模式的轨迹字典集建立，利用序列模式挖掘方法提取轨迹的频繁模式，由于轨迹数据是时空连续数据，利用计算点和计算轨迹将轨迹数据进行离散化；

1.1.1)找到所有的计算点和计算轨迹；

1.1.2)扫描所有的计算点，得到频繁计算点，即计算点发生的次数大于给定的支持阈值；

1.1.3)使用频繁计算点对每条计算轨迹进行分割，即去掉计算轨迹中的非频繁计算点，获得频繁计算轨迹；

1.1.4)若得到的频繁计算轨迹是另一段频繁计算轨迹的子集，则删掉该频繁计算轨迹；

1.1.5)得到频繁轨迹字典集；

1.2)降低冗余的轨迹字典集建立，分为降低轨迹段冗余的挖掘算法和降低轨迹冗余的挖掘算法；

1.2.1)降低轨迹段冗余的挖掘算法，首先对冗余轨迹段进行定义，给定最短轨迹长度阈值γ和空间偏差阈值∈,对于两条相同长度的轨迹段T_a^(i，i+m)和T_b^(j，j+m)，若其相互对应的点之间的最大距离不超过空间偏差阈值∈，即d_max＝max_0≤k≤md(T_a·Pi+k，T_b·Pj+k)≤∈且m≥γ，则称T_a^(i，i+m)和T_b^(j，j+m)相互重叠，若一条子轨迹段s与现有的轨迹字典集中的任意子轨迹段重叠，则称s为冗余轨迹段，消除所有的冗余轨迹段，将其他非冗余轨迹段作为轨迹字典；

1.2.2)降低轨迹冗余的挖掘算法，若最短轨迹长度阈值γ太小，SRR算法生成的轨迹字典集会产生许多短轨迹段；反之若最短轨迹长度阈值γ太大，则会产生许多整条的轨迹，与SRR算法不同的是，TRR算法是将整条轨迹作为处理对象，消除所有的冗余轨迹，将剩余的非冗余轨迹作为轨迹字典；

1.3)基于压缩算法的轨迹字典集建立

采用空间轨迹压缩算法对训练轨迹集进行压缩，并将压缩率低于某一给定阈值的轨迹添加到轨迹字典集中；

2)基于轨迹字典集的轨迹压缩

2.1)基于轨迹字典集的空间压缩算法

2.1.1)可匹配参考轨迹定义，给定一个空间距离阈值，每段轨迹被它邻域范围内的轨迹字典集表示，这些轨迹字典集称为该段轨迹的可匹配参考轨迹MRT；

2.1.2)基于贪婪算法的轨迹空间压缩，按照采样点的时间顺序压缩待压缩轨迹T，每次贪婪地选取当前点所对应的最长MRT来代替原始待压缩轨迹段，直至T的最后一个采样点被压缩；

2.1.3)基于动态规划的最佳轨迹空间压缩

给定待压缩轨迹T和它的MRT集M(T)，定义F_T[i]为待压缩轨迹段T^(1，i)对应的压缩轨迹段T'^(1，i)的最小存储容量，其计算公式为：

，

其中，单个采样点的MRT集手动设为非空，即

当即i＝0时，显然F_T[i]＝0，当i＞0时，F_T[i]是如下a和b两个选择的最小值：a.当1≤j＜i时，F_T[i]是压缩轨迹段T'^(1，j-1)的最小存储容量F_T[j-1]与待压缩轨迹段T^(j，i)对应的MRT的存储空间之和，该MRT的存储空间为8字节；b.当j＝i时，F_T[i]是压缩轨迹段T'^(1，i-1)的最小存储容量F_T[i-1]与待压缩轨迹原采样点T^(i，i)的存储空间之和，该待压缩轨迹原采样点T^(i，i)的存储空间为8字节；

2.2)基于轨迹字典集的时空压缩算法

2.2.1)时间纠正成本的定义

给定空间偏差阈值∈和时间偏差阈值ε，若两条轨迹T_a和T_b，若两者的最大动态时间规整MaxDTW距离不超过空间偏差阈值∈，仍需要修改T_a或T_b的某些时间戳，使得两条轨迹对应采样点的最大时间差距不超过时间偏差阈值ε，每个时间戳修正都会产生额外的空间存储c，用以记录时间戳修正的位置和新的时间戳，基于T_a的时间戳来修正T_b的时间戳，所产生的额外的时间纠正成本，记为

2.2.2)基于贪婪算法的时空压缩算法

跟GSC算法相似，GSTC算法同样利用最长MRT轨迹代替待压缩轨迹段，然而GSC是用M(T^(i,j))的任意一条MRT来表示待压缩轨迹段T^(i，j)，而GSTC是用M(T^(i,j))中时间纠正成本最小的MRT即M_opt(T^(i，j))来表示待压缩轨迹段T^(1，i)，M_opt(T^(i，j))计算公式如下，

由于计算M_opt(T^(i，j))仅需线性扫描每条选定的最长MRT，其于|T|存在线性关系，因此最坏情况下，GSTC的时间复杂度与GSC相同；

2.2.3)基于动态规划的时空压缩算法

GSTC在选择MRT来代替待压缩轨迹段的时候，先考虑最长MRT，再考虑最长MRT中的时间纠正成本，最终选择时间纠正成本最小的最长MRT，但是，有时使用更少时间纠正成本的较短MRT会节省更多的存储空间，为实现最小存储成本，必须同时考虑MRT的数量和时间纠正成本，因此，将OSC扩展为OSTC，计算公式为：

上述公式，F_T[i]记录压缩T^(1，i)所需的最小存储容量，F_T[0]＝0代表公式的终止条件，当i≥1，GSTC算法同样有两种选择：a.保留待压缩轨迹的原始采样点p_i∈T，占用12字节；b.用M_opt(T^(j，i))压缩T^(j，i)。