[发明专利]一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法

说明书

本发明公开了地理定位领域内的一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法，首先提出返回点的概念，对添加进入滑动窗口的轨迹点进行判断是否为返回点，若是返回点则将当前滑动窗口的终止轨迹点修改为返回点和终止轨迹点的中点，再添加下一个轨迹点进入滑动窗口；每添加一个点，计算轨迹段长度累加和以及平均拐角，若当次的长度累加和乘平均拐角大于预设阈值，给当前的滑动窗口除起终点每一个轨迹点赋予权重，权重为拐角标准化参数乘速度同步距离标准化参数，将权重值大于阈值的轨迹点保留，保存入压缩后轨迹点集；通过本方法进行轨迹压缩，能够有效地提高轨迹压缩率，提高轨迹压缩的准确度。

技术领域

本发明涉及一种轨迹记录系统，具体的说是一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法，属于地理定位技术领域。

背景技术

随着技术的进步和社会经济的飞速发展，近年来全球卫星定位系统(GPS)在生活中的应用已经非常的普遍。GPS应用后可以获得大量的人、车辆、动物等轨迹数据，比如车载GPS按照一定时间间隔采集车辆位置信息，微博等社交媒体上发布带有时间戳的签到。这些带有时间和地理信息的轨迹数据，就组成了人或车辆的轨迹数据。

收集大量的轨迹数据的同时，引发海量数据带来的存储压力，所以用尽可能少的轨迹点来基本维持原来的轨迹形状，即轨迹压缩成为当前的一个研究热点。轨迹压缩方法要求在不丢失重要轨迹点的同时，去除冗余点，从而达到减少数据量、缩少数据所占用存储空间的目的。

轨迹压缩方法从技术上主要分为3类：第1类是不基于路网结构的数据压缩，也叫线段简化压缩方法，目标是在误差允许范围内减少轨迹点的数目，又可分为离线压缩和在线压缩两种；第2类是基于路网结构的压缩，它需要把轨迹点映射到真实的道路上，结合路网结构来表示原始轨迹，从而降低轨迹点数；第3类是语义压缩，它的原理是将原有的轨迹点用兴趣点表示，利用特殊路标比如超市、学校、公园等代替轨迹段。本专利所关注的行人轨迹具有更高的复杂性，实际拟合道路轨迹更加困难，所以本专利对行人轨迹使用线段简化压缩方法。

Douglas-Peucker算法(DP)是一种经典的离线压缩算法，它能够保留轨迹中的重要轨迹点。DP的主要思想就是:将轨迹点的首末两个点连线，计算所有轨迹段到连线的垂直欧式距离，如果最大距离大于阈值，则用最大距离点将原轨迹划分为两个子轨迹段，再重复对这两个子轨迹段进行重复操作，直到最大距离小于阈值。DP算法的思想简单且性能较好，在各个领域都有广泛的应用。其缺点也很明显，是时间复杂度过高，而且仅仅考虑到了位置信息，没有考虑到时间信息。

与离线压缩相对的就是在线压缩，离线压缩方法是需要收集到完整的轨迹之后进行压缩，所以能获得全局较优的近似轨迹。然而，这种离线压缩方法并不能适用于所有场景。如果应用需要处理实时轨迹数据，就需要利用在线压缩技术。滑动窗口算法是一种常见的在线压缩算法，基本思想是首先存储轨迹的第一个点，加入滑动窗口中，然后逐个将后续的轨迹点加入滑动窗口中。从第3个点开始，将滑动窗口中首末点连线，计算中间的轨迹点到连线的欧式垂直距离，若小于阈值，则继续向滑动窗口添加轨迹点，若大于阈值，则将大于阈值的点保存作为压缩后的轨迹点，并将该压缩后的轨迹点作为新的滑动窗口起点，重复上述操作。但是现有的在线压缩方法并没有考虑到行人行走的特点，比如行人轨迹有很大的不确定性，可能经常会出现返回的情况，这样就会出现很多冗余点，剔除这些冗余点可以进一步的提高轨迹压缩率。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法，有效地提高轨迹压缩率，提高轨迹压缩的准确度。

本发明的目的是这样实现的：一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法，包括以下步骤：