CN106227889A - 一种轨迹停留点分析提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种轨迹停留点分析提取方法，它采用如下的方法步骤：步骤一，读取给定终端在某个时间段的轨迹数据；步骤二，轨迹点预处理，剔除垃圾点；步骤三，轨迹点转变为轨迹段，将轨迹中的轨迹点记录转化为邻点相连的轨迹段格式，并计算每段的时长、距离、平均速度等段属性；步骤四，以平均速度阀值为基准对轨迹段确定状态；步骤五，对轨迹段基于连续性进行初步合并；步骤六，以默认即用户给定的移动端/静止段的持续时长阀值，基于持续时长阀值继续合并轨迹段；它具有对专用定位终端、个人移动终端等多种类型的定位终端设备输出的轨迹数据进行处理，处理过程只对数据做单循环遍历，计算简单，极大提高了工作效率以及速度。

Description

一种轨迹停留点分析提取方法

【技术领域】

本发明涉及用于轨迹数据行为分析中的停留点的分析优化的一种轨迹停留点分析提取方法。

【背景技术】

随着定位技术以及终端制造技术的不断发展，具备定位功能的专有终端设备和个人移动终端设备取得大幅度发展，先进而低廉的定位设备使过去难以想象的的客体移动轨迹数据的获取变得简易可行，从而激发了诸多领域的应用。基于人们的轨迹数据进行智能分析获得人们的行为方式的过程中，首先需要进行停留点的分析。而传统轨迹的停留分析方法，主要集中在以行进速度、方向变化、轨迹密度等单一时空特征设置阀值进行分析，逻辑算法简单，误差较大，难以获取到理想的效果。

【发明内容】

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种结构简单，设计合理、使用方便的一种轨迹停留点分析提取方法，它采用轨迹段均速阀值处理，平滑了噪声轨迹定位单点影响，算法定义的几个阀值，包括区分移动、静止、漂移的素服阀值；初步合并移动段/静止段的时长阀值；绕路指标阀值等，可以根据实际情况优化调整，对于不同类型的轨迹数据可以微调；它具有对专用定位终端、个人移动终端等多种类型的定位终端设备输出的轨迹数据进行处理，处理过程只对数据做单循环遍历，计算简单，极大提高了工作效率以及速度。

本发明所述的一种轨迹停留点分析提取方法，它采用如下的方法步骤：

步骤一，读取给定终端在某个时间段的轨迹数据；

步骤二，轨迹点预处理，剔除垃圾点；

步骤三，轨迹点转变为轨迹段，将轨迹中的轨迹点记录转化为邻点相连的轨迹段格式，并计算每段的时长、距离、平均速度等段属性；

步骤四，以平均速度阀值为基准对轨迹段确定状态；

步骤五，对轨迹段基于连续性进行初步合并；

步骤六，以默认即用户给定的移动端/静止段的持续时长阀值，基于持续时长阀值继续合并轨迹段；

步骤七：为每一个轨迹段计算绕路指标，以轨迹段的路径长度与直线的比率，为停留点识别提供进一步的判别依据；

步骤八：根据绕路指标阀值和给定停留时长阀值提取停留点。

采用上述结构后，本发明有益效果为：本发明所述的一种轨迹停留点分析提取方法，它采用轨迹段均速阀值处理，平滑了噪声轨迹定位单点影响，算法定义的几个阀值，包括区分移动、静止、漂移的素服阀值；初步合并移动段/静止段的时长阀值；绕路指标阀值等，可以根据实际情况优化调整，对于不同类型的轨迹数据可以微调；它具有对专用定位终端、个人移动终端等多种类型的定位终端设备输出的轨迹数据进行处理，处理过程只对数据做单循环遍历，计算简单，极大提高了工作效率以及速度。

【附图说明】

此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：

图1是本发明流程示意图；

【具体实施方式】

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如图1所示，本具体实施方式所述的一种轨迹停留点分析提取方法，它采用如下的方法步骤：

步骤一，读取给定终端在某个时间段的轨迹数据；

步骤二，轨迹点预处理，剔除垃圾点；

步骤三，轨迹点转变为轨迹段，将轨迹中的轨迹点记录转化为邻点相连的轨迹段格式，并计算每段的时长、距离、平均速度等段属性；

步骤四，以平均速度阀值为基准对轨迹段确定状态；

步骤五，对轨迹段基于连续性进行初步合并；

步骤六，以默认即用户给定的移动端/静止段的持续时长阀值，基于持续时长阀值继续合并轨迹段；

步骤七：为每一个轨迹段计算绕路指标，以轨迹段的路径长度与直线的比率，为停留点识别提供进一步的判别依据；

步骤八：根据绕路指标阀值和给定停留时长阀值提取停留点。

本发明是根据位置服务平台的具体需求和实践，提出了一种按指定尺度分隔轨迹提取停留点的方法。

其中，对本发明中的各个步骤阶段中的术语进行阐述：

轨迹：按时空顺序排列的轨迹点集合，每一个轨迹点具有经纬度坐标、时间、速度、方向、引擎状态等属性；其中引擎状态只有安装在车辆上的专用定位终端才有，个人移动终端设备定位的点没有这个状态。

停留点：是轨迹的一个子集，即子轨迹点，即轨迹当中判定为停留状态的一段轨迹点集合。停留点具备首点时间、尾点时间、首点位置、尾点位置、停留时间等属性；停留点的停留时间肯定是大于停留时间阀值的，小于停留时间阀值的停留点作为移动点的噪声被忽略掉。

移动点：是轨迹的一个子集，即子轨迹点，即轨迹当中判定为移动状态的一段轨迹点集合。移动点具备首点时间、尾点时间、首点位置、尾点位置、平均速度、移动时间等属性。

数据缺失：轨迹通常是等时记录的，任何两个相邻轨迹点之间的时间差值大于给定阀值，则记录为一个一个数据缺失点。造成轨迹缺失的原因是多方面的，终端掉电、移动网络覆盖不到、进入到一个无定位卫星信号覆盖的密闭区域等可能会导致数据缺失。

漂移点：由于数据接收质量不佳等原因导致某个轨迹点突然偏离某个距离阀值，称为轨迹点的漂移。漂移点是轨迹点中的噪音，对轨迹点分析影响很大。

本发明陈述的停留点分析提取算法的处理过程：

步骤一，获取到某段时间某个定位终端的轨迹数据。

步骤二，轨迹点预处理，剔除垃圾点，遍历轨迹点，剔除定位状态为0，即未定位的点；剔除定位卫星数小于3的点。预处理规则可以根据定位终端类型细化和定制，例如对于北斗定位终端定位的轨迹数据，经纬度超出北斗卫星覆盖范围(东经约70°～140°，北纬5°～55°)的点可以剔除掉。

步骤三，点转段，将轨迹中的轨迹点记录转化为邻点相连的轨迹段格式，并计算每段的时长、距离、平均速度等段属性。

表一：转迹点转换轨段数据示例一

续上表：转迹点转换轨段数据示例二

bID	eID	时长(m)	距离	平均速度
					1	2	1	0.2	0.23
2	3	1	0	0
					3	4	8	0.29	0.99
3	4	8	0.19	0.09
					n-1s	n	9	3.15	0.35

步骤四，以平均速度为阀值为轨迹段分类，静止、移动、漂移。人步行的速度大致3-6km/h，下限大致0.8m/s，考虑到定位终端定位误差因素，我们选取速度下限为0.5m/s；当前大部分机动车仪表盘的最高时速在240km/h，有记录的机动车最快时速不超过500km/h，上限大致140m/s，我们定义车辆行驶的最高平均速度最高限额为150m/s。漂移是轨迹中的噪声点，是由于定位终端信号质量不良导致的，需要剔除掉。这样，我们的邻点相连的基本轨迹段，剔除了漂移点，按移动和静止确定了状态。

步骤五，基于连续性合并轨迹段。

相邻的轨迹段如果状态相同，合并在一起称为一个轨迹段。

步骤六，基于持续时长阀值继续合并轨迹段。由于车辆和人们活动的随机性也，以及人们获取停留点的目的性的差异，我们定义的移动端和静止段的持续时长阀值(移动端缺省持续时长阀值30s，静止段缺省持续时长阀值60s)，这两个阀值参数可以用户定制调整。遍历合并后的轨迹段，对于小于这个时间阀值的移动端和静止段，作为噪声，状态取反与其相邻的轨迹段合并。

步骤七，为每个轨迹段计算绕路指标，即轨迹段的路径长度与直线的比率，为停留点识别提供进一步的判别依据

表二：合并后的轨迹段数据示例

bID	eID	时长(s)	路径距离	平均速度	直线距离	绕路指标	状态
								1	780	4674	120503	25.78	96570	1.2	移动
780	1097	1902	803	0.42	94	8.5	静止
								1097	4320	19338	403594	20.87	286780	1.4	移动
4320	4570	1500	410	0.27	234	1.8	移动
								9890	12020	10650	4545	0.43	588	7.7	静止

步骤八，提取停留点。停留提取规则，绕路指标大于6，静止段持续时长大于给定时长的确定为停留点，停留点位置坐标取静止段首尾坐标的中位坐标。

表三:轨迹停留点数据示例

bID	eID	时长(s)	状态	中位经度	中位纬度
						1	780	4674	移动	113.335588	22.963495
780	1097	1902	静止	113.335565	22.963465
						1097	4320	19338	移动	113.335422	22.963342
4320	4570	1500	移动	113.335332	22.963876
						9890	12020	10650	静止	113.335354	22.963467

本发明通过上述的步骤方法处理后，一段混杂噪声的无序的轨迹数据，剔除了垃圾点、漂移点，最终根据用户行为分析的具体需求提取出了复合给定尺度的停留点。

本轨迹停留点分析提取算法相比较于传统的基于轨迹点本身定位速度、方向阀值过滤的方法有较大的优势，首先不是所有的定位终端数据都有速度、方向属性，例如简单的个人移动设备定位上传的位置数据只有时间戳和经纬度坐标，没有其它速度、方向、高度、状态等附加信息，因此本处理方法适用范围广。其次，本处理算法采用轨迹段均速阀值处理，平滑了噪声轨迹定位单点影响，算法定义的几个阀值，包括区分移动、静止、漂移的素服阀值；初步合并移动段/静止段的时长阀值；绕路指标阀值等，可以根据实际情况优化调整，对于不同类型的轨迹数据可以微调。

本发明所述的一种轨迹停留点分析提取方法，它采用轨迹段均速阀值处理，平滑了噪声轨迹定位单点影响，算法定义的几个阀值，包括区分移动、静止、漂移的素服阀值；初步合并移动段/静止段的时长阀值；绕路指标阀值等，可以根据实际情况优化调整，对于不同类型的轨迹数据可以微调；它具有对专用定位终端、个人移动终端等多种类型的定位终端设备输出的轨迹数据进行处理，处理过程只对数据做单循环遍历，计算简单，极大提高了工作效率以及速度。

以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (1)

1.一种轨迹停留点分析提取方法，其特征在于：它采用如下的方法步骤：

步骤一，读取给定终端在某个时间段的轨迹数据；

步骤二，轨迹点预处理，剔除垃圾点；

步骤三，轨迹点转变为轨迹段，将轨迹中的轨迹点记录转化为邻点相连的轨迹段格式，并计算每段的时长、距离、平均速度等段属性；

步骤四，以平均速度阀值为基准对轨迹段确定状态；

步骤五，对轨迹段基于连续性进行初步合并；

步骤六，以默认即用户给定的移动端/静止段的持续时长阀值，基于持续时长阀值继续合并轨迹段；

步骤七：为每一个轨迹段计算绕路指标，以轨迹段的路径长度与直线的比率，为停留点识别提供进一步的判别依据；

步骤八：根据绕路指标阀值和给定停留时长阀值提取停留点。