[发明专利]基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种停留点识别方法及系统，属于位置信息处理技术领域，具体涉及一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统。

背景技术

理解人们活动情况是许多应用和研究的基础。人们的日常活动，可以按活动是否在静止的局部空间内开展而划分为静止和运动两类。在个体的时空轨迹上表现为停留和移动两大特征。传统的出行行为活动信息获取是以问卷调查的形式为主，这种人工调查的方式虽然已经在国内外形成了一套完整的调查流程和规范，并且延用多年，但也一直存在着一些弊端，如被调查者心理负担较重，调查的准确性不高，时间成本及金钱成本巨大等等。由于人的时空活动特征的复杂性、活动范围及活动时间的多样性，如何高效、准确地获取时空轨迹数据是出行特征提取和停留点识别的重点和难点。

近年来，随着智能手机和GPS导航仪等智能终端系统的普及与应用，我们可以以低成本的方式便捷地获取大量出行者个体的实时位置数据，包括个体的经纬度信息，以及对应的时刻信息等等，即个体的时空轨迹数据。通过对这些数据的处理和深入挖掘，可以对其背后隐含的个体乃至群体的出行行为规律信息和特征进行提取分析。同时，我们还可以从数据分析的结果中掌握个体的社交关系信息，比如居住地和工作地等，从而推测个体的工作岗位及工作性质，这对于智能交通的实现、广告的精准推送等具有重要意义。另外，大量的位置信息及出行信息数据可为交通规划工作提供相关依据，相比传统的交通调查方法成本更低，数据更新更迅速。

目前在国内外的研究中，基于对用户时空轨迹数据的分析，实现用户的行为模式挖掘、行为预测、交通OD数据获取等方面已开始有大量研究。其中，停留点的识别是利用移动手机轨迹数据分析用户出行活动的关键环节，对后续出行方式、出行目的、行为预测等工作的分析会产生重要影响。其应用将有助于城市规划管理部门进行合理的规划，并为交通政策的制定提供新的理论与技术支持。

发明内容

针对现有轨迹数据停留识别方法的研究中所存在的技术缺陷，本发明公开了一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统。该方法及系统采用出行轨迹APP以获取手机定位数据，并基于该数据对出行个体的停留点及停留时长进行准确识别，方便后续对个体出行链及出行活动的合理分析，为城市规划管理提供重要的理论依据。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，包括：

数据采样步骤，将采集到的出行轨迹数据处理成为以时间间隔划分的高频等间距时空轨迹位置标记点数据；

密度计算步骤，将所述位置标记点数据划入不同的位置缓冲区，计算各位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度并将其作为位置标记点的密度值；

位置识别步骤，绘制位置标记点的密度值与时间关系曲线，将位置标记点密度值峰值点对应的位置作为备选停留位置。

优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述数据采样步骤进一步包括：

数据采集子步骤，采集出行个体的手机定位数据并进行采样；

数据剔除子步骤，基于卡尔曼滤波平滑处理采样结果，剔除异常及错误数据，最终得到高频等间距时空轨迹位置标记点数据。

优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述密度计算步骤中，位置标记点密度值基于下式计算得到：

式中，R为确定的缓冲区半径；N_i为位置标记点i所在缓冲区内的位置标记点个数；ρ_i为位置标记点i所对应的位置标记点密度值。

优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述位置识别步骤进一步包括以下子步骤：

阈值确定子步骤，基于出行个体的最低移动速度确定当个体处理于移动状态时所属缓冲区内的最大位置标记点个数作为移动状态阈值；

位置筛选子步骤，将其所属缓冲区位置标记点总个数大于移动状态阈值的备选停留位置作为停留中心点。

优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述移动状态阈值基于下式计算：

式中，R为缓冲区半径；V_min为出行个体处于移动状态下行驶的最低速度；Δt为位置标记点的采样时间间隔；N_max为移动状态阈值。

优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，还包括：