[发明专利]一种误差可控的车辆轨迹点压缩存储方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据压缩领域，尤其涉及一种误差可控的车辆轨迹点压缩存储方法及系统。

背景技术

车务通业务是使用支持卫星定位、基站定位的手持终端（含手机）或安装在车辆上的车载终端，基于中国移动通信网络，面向集团客户提供的车辆/人员位置监控与调度服务。车务通系统所采集的车辆轨迹点除了包含某辆车在某一时刻的经纬度信息之外，还能够记录该车行驶的方向、里程、速度、油量、引擎等信息。轨迹点是车辆位置应用的基础，在综合分析轨迹点相关参数的基础上，能够形成实时定位、轨迹回放、区域报警、超速报警等众多应用，具有广泛的应用价值。轨迹点要求采集时间精度高，时间间隔越小，越能精确还原车辆行驶轨迹，车务通系统当前采用每辆车每隔30秒上报一个轨迹点，每辆车一天将产生2*60*24=2880个轨迹点。随着客户车辆的增加，车务通系统将承担越来越繁重的轨迹点采集、存储、分析的工作。轨迹点由车载终端产生并发送到位置采集系统，位置采集系统收到轨迹点后，将其存储到数据库中。位置应用系统在运行时，从数据库中检索符合条件的轨迹点，再依次进行分析总结，最终得出结果。

现有轨迹点存储技术存在以下缺陷：每辆车每天产生2880个轨迹点，以30万辆车估算，每天将产生2880*300000=864000000个轨迹点，平均每秒产生10000个轨迹点，对存储IO、存储空间、应用分析都提出非常高的要求：

存储IO，数据量的增大要求更快的存储IO，需要使用更高级的存储设备，增加了资金投入；存储空间，每个轨迹点约300字节，则每天将产生864000000*300B≈241GB的数据，一年365天将产生约86TB的数据。如此庞大的存储量对存储空间也是一大挑战；统计分析，轨迹点是统计分析的基础，各项应用都需要遍历轨迹点，以便完成相应的分析功能。在短时间内要完成如此巨大的数据量，对软件开发人员也提出了更高的要求。

现有技术中，申请号CN201410390129.8号专利公开了一种用于北斗车载系统的定位数据压缩方法和系统，所述方法包括将所述N条定位数据依次转化为N条包含定位状态、纬度、经度、地面速度和地面方位的预处理定位数据，并利用预设的块计数器，记录所述N值；对所述N条包含定位状态、纬度、经度、地面速度和地面方位的N条预处理定位数据进行半字节压缩处理，得到N条第一压缩定位数据；将存储的第一条定位数据的语句标识头、世界标准时间、纬度半球、经度半球、日期和所述预设的块计数器记录的N值增加到所述N条第一压缩定位数据的第一条压缩定位数据的前端，和剩下的N-1条第一压缩定位数据一起组成第二压缩定位数据。其并不能解决由于大量数据导致的对存储IO、存储空间、应用分析带来的压力，也没有给出任何有关压缩过程中误差的规避方案。

发明内容

针对背景技术中出现的问题，本发明提出一种误差可控的车辆轨迹点压缩存储方法，包括接收新轨迹点、加载旧轨迹点，所述方法进一步包括对轨迹点能否合并进行判断，以及完成可合并轨迹点的合并，其中对轨迹点能否合并进行判断包括以下步骤：

遍历新旧两个轨迹点的对应指标项；

判断所述对应指标项是否相同，若指标不同则步骤结束，若指标相同则判断是否存在下一指标；

若下一指标存在，则继续遍历新旧两个轨迹点的对应指标项，若下一指标不存在，则进行轨迹点的合并，所述轨迹点的合并包括以下步骤：

申请一个轨迹点结构；

复制轨迹点所有指标值；

更新轨迹点时间覆盖范围。

优选的是，所述轨迹点划分为至少一个存储域，所述指标项的同类指标内容保存在一个存储域中。

在上述任一方案中优选的是，所述存储域包括当前方位、行驶状态、引擎状态中至少一种。

在上述任一方案中优选的是，所述当前方位包括经度、纬度、海拔中至少一种。

在上述任一方案中优选的是，所述行驶状态包括速度、方向中至少一种。

在上述任一方案中优选的是，所述引擎状态包括发动机开闭、水温、油量中至少一种。

在上述任一方案中优选的是，所述对轨迹点能否合并进行的判断的步骤中进一步包括：针对误差判定模块进行判断。

在上述任一方案中优选的是，所述误差判定模块包括车辆开闭模块、位置漂移模块、速度漂移模块、方向漂移模块中至少一种。

在上述任一方案中优选的是，所述车辆开闭模块取轨迹点的发动机开闭指标项，若发动机开启，则轨迹点不进行压缩；若发动机关闭，则进行后续的模块判定。