[发明专利]一种轨迹数据伴随分析方法

说明书

本发明公开一种轨迹数据清洗方法，包括：计算轨迹所属网格及分析时间段；汇集相同时间段及网格的轨迹数据；对同一时间段及网格的数据进行清洗；数据入库存储。还公开一种基于轨迹数据清洗方法的伴随分析方法，包括：筛选伴随目标的轨迹数据；统计活动网格信息；广播目标活动网格信息并统计伴随目标出现过的所有活动网格；过滤其他人员的轨迹数据；按人员和网格聚合数据；与伴随目标同一网格的数据进行关联比较并筛选满足条件的网格；按人员聚合满足条件的网格；统计所有满足条件人员的网格数量并判断是否为伴随者；输出所有满足条件的伴随者。本发明实现高效清洗轨迹数据；还实现精准分析目标人员的伴随对象，快速获得目标人员的伴随分析结果。

技术领域

本发明涉及安防与信息技术领域，尤其涉及一种轨迹数据伴随分析方法。

背景技术

目前，安防系统中多种监控设备会采集大量行为轨迹数据，包括：人脸、MAC、IMSI和IMEI；而安防系统中采集设备本身只能对进入其侦测范围的目标信息进行识别，不能判断监控目标是从哪个方向进入设备侦测范围，也无法得到设备与监控目标之间的距离，因而无法得到目标的精准地理位置。通常系统以采集设备自身的地理位置作为探测目标的位置，而采集设备分为固定采集设备和移动采集设备，对于地理位置保持不变的固定采集设备，以其所处的地理位置作为探测目标的位置；对于移动采集设备，以其探测时刻所处的地理位置作为探测目标的位置。

此外，一个监控目标在同一时刻可能会被多个设备探测到，目标活动期间所有设备采集的数据组成了目标活动轨迹的时空信息(包括时间、经度和纬度的3维信息)，其中，经纬度位置信息是不准确的。

为了后期能更有效的利用采集设备采集的海量行为轨迹数据，需要对海量地理位置不精确的轨迹数据进行清洗，因此，合理与高效的轨迹数据清洗方法以及信息存储格式成为亟待解决的问题。另一方面，如何利用数据清洗过的轨迹数据高效和精准的分析出目标人员的伴随对象是个重要的问题。

伴随分析是指使用相同类型的轨迹数据(如使用MAC轨迹数据)，在输入伴随目标、活动时间范围、伴随时间间隔的条件下，找出满足下列条件的伴随对象：在伴随目标所出现过地点中，有至少N个地点伴随人员也出现过，且出现的时间差不超过伴随时间间隔。

由于需要处理的数据量巨大，并且期望快速获得分析结果，特别是待处理的地理信息不准确，因此急需提出快速和有效的数据清洗方法，用以估计出监控目标精准的地理信息，并解决伴随分析的问题。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种轨迹数据清洗方法及伴随分析方法。

首先，本发明提供一种轨迹数据清洗方法，包括以下步骤：

步骤S101，获取采集设备采集的原始行为轨迹数据；

步骤S102，对上述原始行为轨迹数据进行数据切分，并将切分的数据输出至下一环节；

步骤S103，对上述切分后的数据进行数据聚合，并将聚合的数据输出至下一环节；

步骤S104，对上述聚合后的数据进行数据清洗，输出一组或多组轨迹数据；

步骤S105，将清洗后的轨迹数据入库存储。

进一步地，所述步骤S101获取的数据包括人脸数据、MAC数据、IMSI数据、IMEI数据中的一种或多种。

进一步地，所述步骤S102中的数据切分包括时间切分和空间切分；所述时间切分按指定的时间间隔将所述原始行为轨迹数据切分成若干时间段；所述空间切分按指定的空间刻度将所述原始行为轨迹数据切分成若干空间网格。