[发明专利]一种车辆轨迹预测分析方法

权利要求书

1.一种车辆轨迹预测分析方法，获取摄像机的原始视频，提取车牌号信息并记录实时时间，其特征在于：还包括以下步骤：

S1：车牌号、实时时间上传至服务器中，输入目标车牌号Num及查询时间段ΔT后，从服务器中读取一系列的离散的摄像机编号C＝{c₀,c₁,……,c_m-1}，结合摄像机所对应的地图位置，获得目标车辆在查询时间段内先后出现的位置点集合P＝{p₀,p₁……,p_m-1}；

S2：计算任意相邻位置点p_i、p_j的平均时间间隔T_i,j；

S3：获取集合P中相邻位置点p_i、p_i+1的最优子路径sp_i：

p_i经过地图上的所有邻点p_m向p_i+1遍历，计算p_i、p_m的平均时间间隔T_i,m，判断T_i,m是否大于T_i,j+α，α为门限值，如果成立，则回溯到前驱结点p_i并遍历其它邻点，如果不成立，则将当前结点加入候选路径，如果p_m不是p_i+1，则从p_m继续向下遍历；p_m向p_m+1遍历，计算p_i、p_m+1的平均时间间隔T_i,m+1，判断T_i,m+1是否大于T_i,j+α，如果成立，则回溯到前驱结点p_m并遍历其它邻点；如果不成立，则将当前结点加入候选路径，如果p_m+1不是p_i+1，则继续向下遍历，一直遍历到p_i+1为止；

获得了p_i至p_i+1的一系列子路径sp_k之后，计算每条子路径sp_k所消耗的时间sc_k，计算排序值r_k＝|sc_k-T_i,j|，当r_k＝r_i最小时，此时sp_i为p_i至p_i+1的最优子路径；

S4：将所有最优子路径sp_i按顺序连接，得到位置点集合P在查询时间段内的最优路径，即输出的预测轨迹SP＝{sp₀,sp₁,……,sp_n-1}。

2.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测分析方法，其特征在于：S1步骤中，服务器为每个摄像机分配一个摄像机表，摄像机表以顺序表形式实现，服务器将收到的车牌号信息和实时时间存入对应的摄像机表中，以时间为序；服务器为每个车牌号分配一个车牌号表，车牌号表以单链表形式实现；服务器将摄像机编号和实时时间存入对应的车牌号表中，以时间为序。

3.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测分析方法，其特征在于：S1步骤中，对于输入的目标车牌号，通过字符串匹配的方式从服务器获取一系列的离散的摄像机编号。

4.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测分析方法，其特征在于：S2步骤中，获取相邻结点p_i、p_j在查询时间段内通过的全部车辆的车牌号记录S和D，对于S中的每个车牌号，查找其在D中的记录，若找到对应记录，则求出两个记录的时间差T_sd＝|t_s-t_d|，求出所有的时间差T_sd的算术平均值T_i,j，作为任意相邻位置点p_i、p_j的平均时间间隔。