[发明专利]一种移动轨迹重建及道路匹配方法、存储介质及服务器有效
申请号: | 202010832238.6 | 申请日: | 2020-08-18 |
公开(公告)号: | CN112020012B | 公开(公告)日: | 2022-09-30 |
发明(设计)人: | 常晓猛;李帆;李清泉 | 申请(专利权)人: | 深圳诺地思维数字科技有限公司 |
主分类号: | H04W4/029 | 分类号: | H04W4/029;G01S19/42;G01S19/39;G01S19/12 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 徐凯凯 |
地址: | 518133 广东省深圳市宝安区新安街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 移动 轨迹 重建 道路 匹配 方法 存储 介质 服务器 | ||
1.一种移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,包括:
对采集的目标区域城市居民多源时空GPS轨迹数据进行路网匹配,获取路网节点并构建路网节点之间的转移概率矩阵;
对所述路网节点进行筛选,提取基站辐射范围内的关键路网节点;
根据路网节点之间的转移概率矩阵,得到基站切换过程中关键路网节点之间的最大转移概率路径和最大转移概率,构建关键路网节点最优路径经验轨迹库;
根据所述最优路径经验轨迹库和已知基站序列构建双层路网结构图;
根据所述双层路网结构图和最优路径经验轨迹库,还原路网节点间起点与终点的最大真实转移概率路径。
2.根据权利要求1所述的移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,所述城市居民多源时空GPS轨迹数据包括但不限于出租车轨迹数据、公交车轨迹数据、共享单车轨迹数据以及社交网络轨迹数据。
3.根据权利要求1所述的移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,所述对采集的目标区域城市居民多源时空GPS轨迹数据进行路网匹配,获取路网节点并构建路网节点之间的转移概率矩阵的步骤具体包括:
采用地图匹配方法将城市居民多源时空GPS轨迹数据进行还原和轨迹重建,得到路网节点;
将目标区域路网用有向图G=<V,E>表示,其中V为路网节点集合,E为边集;
统计目标区域路网任一路网节点的通过频次,生成路网节点的通行频次集F;
统计相连通的路网节点间的转移概率,构建整个路网的转移概率矩阵T。
4.根据权利要求1所述的移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,所述对所述路网节点进行筛选,提取基站辐射范围内的关键路网节点的步骤具体包括:
对基站辐射范围与路网节点进行空间叠置操作,提取每个基站的辐射路网节点集合N={N1,N2,...,NM},其中,M为基站辐射范围内的路网节点数;
剔除所述路网节点集合中度小于2的叶子节点,生成候选路网节点集合;
按照通行频次高低对所述候选路网节点集合中的节点进行降序排列,将通行频次最高的节点转移到关键路网节点集合中;
按通行频次高低顺序依次遍历所述候选路网节点集合中的剩余节点,判断所述剩余节点是否与关键路网节点集合中的节点是否有连通关系:
当判定所述剩余节点与关键路网节点集合中的节点有连通关系时,则舍弃该剩余节点;
当判定所述剩余节点与关键路网节点集合中的节点没有连通关系,且所述剩余节点与关键路网节点集合中的节点之间的距离均大于第一距离阈值时,则将所述剩余节点转移到关键路网节点集合中。
5.根据权利要求1所述的移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,所述根据路网节点之间的转移概率矩阵,得到基站切换过程中关键路网节点之间的最大转移概率路径和最大转移概率,构建关键路网节点的最优路径经验轨迹库的步骤具体包括:
计算与当前基站的泰森多边形相连的所有基站之间的空间距离,求取最大距离dmax;
将预设的第二距离阈值dbuffer与所述最大距离dmax的大小进行比较,以当前基站作为圆心,以dbuffer和dmax两者之间较大的值作为基站半径,筛选与当前基站空间临近的所有基站集合;
计算当前基站辐射范围内的关键路网节点到空间临近的所有基站中关键路网节点集中任一节点的最大概率路径Pmax和最大转移概率p。
6.根据权利要求1所述的移动轨迹重建及道路匹配方法,其特征在于,所述双层路网结构图包括上层路网结构图和下层路网结构图,其中,所述上层路网结构图为空间临近基站覆盖的路网关键节点之间的有向带权拓扑连通图;所述下层路网结构图为用于还原路网路径的真实路网图。
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