[发明专利]一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置

说明书

本发明提供一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置，其方法包括：离线轨迹批量提取；进行初次滤波处理；构造轨迹点表示；进行二次过滤和压缩；基于速度进行轨迹状态表达。本发明给出了一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置，既可以充分留存轨迹的运动特征，又能压缩轨迹冗余的部分，降低存储量，提高显示表达的效率，解决了现有技术方案中丢失部分轨迹特征的问题。

技术领域

本发明涉及移动物体的轨迹技术领域，特别涉及一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置。

背景技术

移动物体的轨迹是一种应用领域非常广的数据，原则上轨迹点越多越可以更好地拟合物体实际的运动，但海量的数据会造成巨大的存储成本，同时在实际应用时也会耗费大量的计算成本，所以需要在尽量保留运动特征的情况下，剔除冗余轨迹点。本发明提案主要应用于海量时空轨迹点的稀疏压缩，同时也探索将轨迹进行分段特征表达，按一定规则将轨迹整体进行切分，分时间段表达物体处于的运动状态，例如高速运动、低速运动、徘徊状态，静止停留等状态。

目前用于轨迹压缩的方法主要包括Douglas-Peucker算法和TDTR算法，Douglas-Peucker算法简称为DP算法，其步骤包括：(1)在轨迹曲线在曲线首尾两点A，B之间连接一条直线AB，该直线为曲线的弦；(2)遍历曲线上其他所有点，求每个点到直线AB的距离，找到最大距离的点C，最大距离记为dmax；(3)比较该距离dmax与预先定义的阈值Dmax大小，如果dmaxDmax，则将该直线AB作为曲线段的近似，曲线段处理完毕；(4)若dmax＝Dmax，则使C点将曲线AB分为AC和CB两段，并分别对这两段进行(1)～(3)步处理；(5)当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，即为原始曲线的路径。TDTR算法与DP算法类似，只不过使用时间同步欧式距离作为误差测量，考虑了距离和时间两个因素。DP算法和TDTR算法的成本并不大，但是没有较好地考虑时间、速度等因素，当行进过程中出现速度不均匀的情况或者徘徊状态时，往往只会考虑首尾两个轨迹点，中间点全部都丢弃掉，从而丢失了大量轨迹运动的特征，因此，本发明提出一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置，既可以充分留存轨迹的运动特征，又能压缩轨迹冗余的部分，降低存储量，提高显示表达的效率。

发明内容

本发明提供了一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法和装置，用于解决现有技术方案中丢失大量轨迹运动特征的问题。

一种时空轨迹压缩和分段状态表达的方法，所述方法包括：

离线轨迹批量提取，得到时间轨迹点；在完整的轨迹数据库全量中，按照轨迹时间戳从早到晚的顺序提取时间轨迹点；

对所述时间轨迹点进行初次滤波处理；采用滤波算法过滤掉所述时间轨迹点的噪声和离散值；

构造轨迹点表示；

对初次滤波处理后的时间轨迹点进行二次过滤和压缩；通过设置平均加速度的阈值和加速度累计值的阈值分别确定第一过滤条件和第二过滤条件，根据所述第一过滤条件和所述第二过滤条件对初次滤波处理后的所述时间轨迹点进行压缩，得到压缩后的轨迹点；

基于速度对压缩后的轨迹点进行轨迹状态表达；设置速度阈值，根据速度阈值对所述压缩后的轨迹点进行状态归类；将相邻同类轨迹点进行合并，并记录起始轨迹点和截止轨迹点的时间戳；根据合并后的状态分段情况构建得到分段状态表达。

进一步地，所述对所述时间轨迹点进行初次滤波处理时，采用的滤波算法为中位值平均滤波算法或者中位值滤波算法或者算术平均滤波算法。

进一步地，所述构造轨迹点表示是将所述轨迹点表示为P_i，则P_i具体表示如下：