[发明专利]一种道路网络环境下不确定时空轨迹数据的范围查询方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息检索领域，尤其涉及一种道路网络环境下不确定时空轨迹数据的范围查询方法。

背景技术

随着经济的发展，越来越多的人拥有汽车，交通事故已经成为全球最大的意外伤亡原因。在调查交通事故中，如果能通过分析在事故发生时段经过事故发生指定范围的车辆，就可以快速地找到肇事者或者潜在目击证人，加快交通事故的处理时间，提高肇事逃逸的破案效率。在这种需求下，发明一种道路网络环境下高效处理不确定轨迹数据范围查询方法是十分必要的。随着通信技术和全球定位技术的快速发展，汽车导航、交通管理系统等基于位置服务的应用需求日益增长，诸如汽车这样的移动对象产出了庞大的时空轨迹数据集，可以为道路网络环境下不确定轨迹数据范围查询提供大量的原始数据，这使得发明一种道路网络环境下不确定轨迹数据范围查询方法切实可行。

轨迹数据的不确定性来源有很多，GPS数据的误差、用户的隐私保护和两个采样点之间信息的丢失等。在道路网络环境下对于不确定轨迹数据的查询，现有的方法主要有两种：第一种是基于形状的UTR树索引(参见Z.M.Ding.UTR-Tree:An index structure for the full uncertain trajectories of network-constrained moving objects[C].MDM,2008,33-40)，该方法提出三种轨迹数据更新策略用于计算两个采样点之间的不确定区域；第二种是基于概率分布的UTH索引(参见K.Zheng,G.Trajcevski.Probablistic Range query for uncertain trajectories on road networks[C].EDB T,2011,283~294.)，该方法以FNR树索引为基础，假设道路网络中路段的最大限速，提出移动对象的概率分布函数。在实际真实情况中，UTR树索引只适用于窗口范围查询，不提供基于道路网络距离的范围查询；UTH索引的概率计算花费较大，查询效率不高，索引文件多、磁盘I/O读取次数多。

公开号为CN102693293A的发明专利申请公布了一种多变量时空数据的范围查询方法及系统，其中，方法包括：载入并打开netCDF格式的多变量时空数据文件；读取多变量时空数据文件中各个多变量的格点数据并根据多变量的空间范围对格点数据进行预处理；获取多变量时空数据文件中的变量数据，对变量建立基于四叉树的层次化索引结构，其中层次化索引用于查找时使用；用户定义查询范围区域；根据查询范围，载入元数据信息及层次化索引结构；以及根据变量的层次化索引结构，通过对层次化索引结构的节点进行递归查找完成实时范围查询。

这种基于四叉树的层次化索引结构通过不停的把要查找的记录分成4部分来进行匹配查找直到仅剩下一条记录为止，计算量大、查询效率不高，系统消耗大。

发明内容

本发明提供了一种道路网络环境下不确定时空轨迹数据的范围查询方法，解决了现有方法计算量大、查询效率低、索引文件多、磁盘I/O读取次数多和系统消耗大的不足等问题，并且可以在交通事故查询、城市交通路况分析、模糊轨迹数据挖掘等方面应用，查询结果高效精确。

范围查询的定义是查询在时间段(t₁,t₂)内可能经过与查询点Q的道路网络距离小于d_r范围的所有移动对象，t₁和t₂表示时间范围，d_r表示道路网络距离界限值。

本发明基于一种道路网络中不确定轨迹数据模型，如图1所示，T₁和T₂是相邻的两个采样点，T₁(p₁,10)表示采样点T₁的地理位置是p₁，时间戳是10，(e₁,3)表示移动对象以最大限速经过边e₁所花费的时间。在采样点T₁和T₂之间不能确定移动对象选择的是三条路径中的哪一条，以及在某一时刻在路径中的准确位置。因此，轨迹数据的不确定性分为路径不确定性和位置不确定性。