[发明专利]基于群智感知的数据对齐方法

摘要

本发明涉及一种数据处理方法，尤其是一种基于群智感知的数据对齐方法，属于数据处理的技术领域。按照本发明提供的技术方案，一种基于群智感知的数据对齐方法，所述数据对齐方法包括如下步骤a、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；b、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；c、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；d、根据上述路径变形信息，对多条路径在多维数据上的相关性比较，并使得多条路径的相关性全局性最高。本发明操作方便，能够提高感知数据的定位精度，适应范围广，安全可靠。

主权项

一种基于群智感知的数据对齐方法，其特征是，所述数据对齐方法包括如下步骤：(a)、获取用户上传的感知数据，并对用户上传的感知数据进行编码，得到路径编码；所述步骤(a)包括如下步骤：(a1)、根据用户上传的感知数据，获取用户路径，并将用户路径转换为地图上带有坐标的位置点；(a2)、根据当前地图的分辨率，将地图划分为固定大小的方格，标记位置点所在的方格；(a3)、建立与地图大小一致的矩阵，根据用户路径的位置点所在的方格，在矩阵内进行对应标记保存；(a4)、对应于当前方格在上一个方格的方向，将八个方向用1‑8的数字表示，从起始点开始按照地图上的标记，记录相应的数字，得到路径字符串，根据路径字符串将采集到的感知数据进行记录并保存；(b)、根据路径编码和感知数据，得到路径地图和多维数据矩阵；(c)、根据路径编码和多维数据矩阵，对路径进行变形；所述步骤(c)包括如下步骤：(c1)、根据路径编码，计算每一个位置点的坐标，得到每个方格的中点坐标；(c2)、根据所需的操作，将每个位置点的坐标乘以相应的变换矩阵，得到每个位置点的新的坐标，根据新的坐标得到新的路径编码；变换方法为：[x′ y′ 1]＝[x y 1]T，其中，x′，y′为变换后的新坐标，x,y为原坐标值；变形操作包括局部或整体的平移、缩放或转向，变换矩阵T包括旋转矩阵Tr、伸缩矩阵Ts及平移矩阵Tt，其中，Tr=cosθsinθ0-sinθcosθ0001;Ts=cx000cy0001;Tt=100010txty1]]>θ为旋转角度，角度的范围是0°～360°，cosθ为θ角的余弦函数，sinθ为正弦函数；cx,cy分别为x轴方向和y轴方向的缩放系数；tx，ty为x轴和y轴的平移偏移量；(c3)、将多维数据矩阵记录拷贝到新的路径编码，得到新多维数据；(d)、根据上述路径变形信息，对多条路径在多维数据上的相关性比较，并使得多条路径的相关性全局性最高；所述步骤(d)包括如下步骤：(d1)、从所有路径中随机选取一条路径开始；(d2)、根据路径编码得到路径方向的变化，根据路径方向的变化将选取的路径分成多段，每段之中路径编码相同；(d3)、对于所有路径，计算在多个数据维度上的相关性；当路径重合度部分越多，则相关性越高，如果相关性较低，先进行一次分辨率转换，再进行计算；相关性计算方法为：r=ΣXY-ΣXΣYN(ΣX2-(ΣX)2N)(ΣY2-(ΣY)2N)]]>Σ为连加符号，X,Y分别为需要计算相关性的两组数据，N为数据的长度；(d4)、对于路径的每段进行变形，当所述变形能提高全局的相关性，且持续对每段路径进行多次变形，直至任何变形均不能提高全局的相关性为止；(d5)、将上述所有路径的数据映射到一组矩阵中，矩阵中每个位置的数据为多个路径在对应位置的均值。