[发明专利]一种基于时空相似度的车辆轨迹推算方法

权利要求书

1.一种基于时空相似度的车辆轨迹推算方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下:

S1、将具有车速信息的高德路网数据与四维图新路网融合，计算道路网络空间相似度，所述相似度包括位置相似度、形状相似度和拓扑相似度，所述位置相似度通过Hausdorff距离度量，所述形状相似度通过道路长度来度量，所述拓扑相似度通过道路弧段上结点关联弧段的数量来衡量，并得到具有车速信息的四维图新导航级线路网络；

S2、对卡口捕获的车牌识别数据进行错误剔除，还原所有车辆途径卡口点，基于区间间断法识别出单次出行轨迹的起点、终点以及途经点位的位置和时间，生成所有车辆的单程出行链；

S3、计算卡口间所有行车路径和时耗数据集，结合路口数量、转弯次数和道路长度，对权重进行估算，从空间维度计算所有轨迹的路径发生概率；

所述步骤S3具体包括:

S3.1、行车路径计算

通过遍历计算相邻卡口对间所有的行车轨迹，形成卡口间行车路径和时耗数据集T＝{T₁，…，T_i，…，T_n}，T_i表示轨迹集中第i个备选轨迹，n表示所有行车轨迹的数量；

S3.2、轨迹发生的概率估算

结合路口数量、转弯次数和道路长度，对权重进行估算，计算不同路径发生概率；

其中影响路径发生概率的矩阵

其中k_3i-2表示第i条轨迹路口数量，k_3i-1表示第i条轨迹路口转弯次数，k_3i表示第i条轨迹经过的道路长度，n表示所有行车轨迹的数量；

对矩阵进行归一化，计算各条路径每个因素发生的概率矩阵：

根据各要素重要性得到路口数量、转弯次数和道路里程的权重为(1/4):(1/3):1，确定路口数量、转弯次数和道路长度的权重

计算不同路径发生的概率

S4、通过近邻算法计算每段路径的时耗相似度，从时间维度得到时耗发生概率；即通过对比基于车速计算的轨迹时耗和实际时耗的相似度，计算轨迹时耗发生的概率；同时估算路径与时耗的发生权重，计算卡口实际轨迹发生的概率，将可能性最高的轨迹判定为卡口间实际轨迹；

所述步骤S4具体包括:

S4.1、基于时耗估算轨迹发生的概率

通过近邻算法计算每段路径的时耗相似度，得到时耗发生概率；根据实时车速计算路径时耗，卡口间实际时耗与基于车速计算的时耗对比计算时耗发生概率，基于车速的时耗计算方法如下：

其中S_j表示第j段道路的长度，V_j表示第j段道路对应的车速；

通过对比基于车速计算的时耗与卡口间实际时耗的相似度，计算轨迹时耗发生的概率，计算公式如下：

其中T_z表示卡口实际时耗，T表示基于车速计算的时耗；

S4.2、卡口轨迹判定

估算路径与时耗的发生权重，计算卡口实际轨迹发生的概率，将可能性最高的轨迹判定为卡口间实际轨迹；路径与时耗的发生权重为1:3，归一化后的权重w_k＝[w_l w_t]＝[0.250.75]，实际轨迹发生的概率计算如下：

P＝(P_L*w_l)+(P_T*w_t)

P_L表示路径发生的概率，P_T表示时耗发生的概率。