[发明专利]一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统和方法

说明书

一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统，包括时序轨迹采集模块、数据清洗模块和轨迹关联度计算模块。时序轨迹采集模块，用于采集包括车辆行驶轨迹与驾驶人员行为轨迹的时序轨迹数据，并且形成轨迹数据库。数据清洗模块，用于对包括车辆信息和驾驶人员信息的数据进行处理和整合，对采集到的轨迹数据进行分类及匹配后，结合时间和空间维度进行轨迹还原，按照业务需求确定划分维度区间，分别形成以车辆轨迹场景和驾驶人员行为轨迹、时间、空间为三要素的三维共振图。轨迹关联度计算模块，根据确定的维度区间，将车辆轨迹与驾驶人员行为轨迹进行对比，根据业务需求设定共振阈值，超过该阈值的群体为轨迹吻合度高群体，从中确定车辆当时的驾驶人员。

技术领域

本发明属于交通大数据技术领域，特别涉及一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统和方法。

背景技术

城市的快速扩张带来了城市人口的迅速膨胀，随之而来的是车辆给城市交通带来的堵塞和交通事故频发，增加了城市道路秩序维护成本。在车辆事故处理时，快速确定事故车辆驾驶人员信息，对于提高后续事故处理事件效率，降低执法成本是非常重要的环节。

同时，随着定位技术的高速发展和道路监控系统的完善，在提高城市交通畅通以及快速定位当时驾驶人员方面，对于车辆行为建立分析体系变得可行。由于在城市交通流特征中，车辆的行驶轨迹包含详细的交通流微观参数，通过对城市交通路网中车辆行为轨迹的提取、聚集和整合分析，可以系统科学地再现车辆的运行场景，有效获得城市网络交通流的宏观运行状态，结合驾驶人员行为轨迹分析结构和时空分布特点为快速定位当时驾驶人员分析提供重要数据支撑。

发明内容

本发明提供了一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统和方法，通过车辆信息再现车辆行为轨迹，定位系统驾驶人员行为轨迹，根据车辆行为轨迹与人员行为轨迹进行时空轨迹共振，确定目标驾驶人员。

本发明实施了之一，一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统，该系统包括时序轨迹采集模块、数据清洗模块和轨迹关联度计算模块，

时序轨迹采集模块，用于采集包括车辆行驶轨迹与驾驶人员行为轨迹的时序轨迹数据，并且形成轨迹数据库，

数据清洗模块，用于对包括车辆信息和驾驶人员信息的数据进行处理和整合，对采集到的轨迹数据进行分类及匹配后，结合时间和空间维度进行轨迹还原，按照业务需求确定划分维度区间，分别形成以车辆轨迹场景和驾驶人员行为轨迹、时间、空间为三要素的三维共振图，

轨迹关联度计算模块，根据确定的维度区间，将车辆轨迹与驾驶人员行为轨迹进行对比，根据业务需求设定共振阈值，超过该阈值的群体为轨迹吻合度高群体，从中确定车辆当时的驾驶人员。

本发明建立的车辆轨迹数据库以及驾驶人员行为轨迹数据库，可以助力城市交通流分析，并且为轨迹的分析挖掘带来更好的参考价值。同时，采用时空序列计算模型，并对数据进行时空序列聚类分析，极大地提高了轨迹的分析挖掘准确性与完善性，更加准确快速识别确定车辆驾驶人员。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1本发明实施了中涉及的基于聚类的空间尺度转换过程示意图。

图2本发明实施了中识别车辆驾驶者的系统的流程示意图。

具体实施方式

根据一个或者多个实施例，如图2所示，一种通过轨迹关联度识别车辆驾驶者的系统，该系统包括时序轨迹采集模块、数据清洗模块和轨迹关联度计算模块。

时序轨迹采集模块，用于采集包括车辆行驶轨迹与驾驶人员行为轨迹的时序轨迹数据，并且形成轨迹数据库。