[发明专利]一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法

说明书

本发明公开了一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法，属于人群移动分析领域，本发明旨在研究自行车下人群移动轨迹，通过手机位置数据和共享单车的后台数据，使用时空定位技术对数据进行处理，保证数据的准确性，根据SMoT模型来提取移动轨迹，研究轨迹分为符合公共交通出行特征的移动轨迹段和其他移动轨迹段，对于符合公共交通出行特征的移动轨迹段进行处理，对移动始末点最近邻公共交通站点距离判断，再进行距离特征筛选，然后筛选出自行车接驳轨迹。对于其他移动轨迹段，进行距离、时间特征筛选，筛选出自行车短距离出行轨迹。然后对起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补，最后得到自行车下的人群移动轨迹。

技术领域

本发明属于计算机技术应用领域，涉及一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法。

背景技术

自行车是慢行交通的重要组成部分，科学评估自行车移动轨迹是规划自行车道、停车围栏等基础设施的重要依据。能够为有关部门对自行车相关的基础设施进行科学规划提供帮助，从而促进包括共享单车在的自行车交通方式在城市中平稳有序的发展。近来年，随着互联网技术的飞速发展，智能手机的出现，为研究人群移动带来了极大的便利，手机数据信息，GPS定位等技术已经普及到我们生活中，让我们获取人们的出行数据变得很轻松。

为了城市时空建设，给人们提供更好的生活空间，大多数专家和学者开始研究人群移动的模式，可以为城市建设提供有力的数据支持，方便人们的衣食住行，目前大多数都是基于出租车GPS定位技术，公交车移动轨迹，地铁刷卡数据等来研究人群移动的轨迹。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：首先是数据的获取，通过手机位置数据和共享单车的后台数据，使用时空定位技术对数据进行处理，保证数据的准确性和唯一性，根据SMoT(Stops and Moves of a Trajectory)模型来提取原始移动轨迹，研究轨迹分为符合公共交通出行特征的移动轨迹段和其他移动轨迹段，对于符合公共交通出行特征的移动轨迹段进行处理，先对移动始末点最近邻公共交通站点距离判断，再进行距离特征筛选，最后筛选出自行车接驳轨迹，对于其他移动轨迹段，先进行距离特征筛选，再进行时间特征筛选，最后筛选出自行车短距离出行轨迹，然后对得到的两种轨迹数据进行处理，对起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补，最后得到自行车下的人群移动轨迹。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数据源为手机位置数据和共享单车的后台数据。

作为本发明的一种优选技术方案，让数据源通过时空定位来提高准确性和可靠性。

作为本发明的一种优选技术方案，对自行车的起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补，保证轨迹数据的完整性。

作为本发明的一种优选技术方案，一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法，包括以下步骤：

S1：从手机和共享单车后台获取数据，然后通过时空定位技术，对数据进行分析处理，筛选出正确的位置数据，提高数据的准确性；

S2：根据SMoT模型先识别出停留轨迹段，然后再提取出停留轨迹段之间的轨迹点形成移动轨迹段；

S3：对移动轨迹分类，分别为符合公共交通出行特征的移动轨迹段和其他移动轨迹段；

S4：对符合公共交通出行特征的移动轨迹段进行处理分析，先对它的移动起始最近邻公共交通站点距离进行分析，然后进行距离筛选，最后分析研究自行车与公交车接驳轨迹；

S5：对其他移动轨迹进行处理分析，先是对距离特征进行筛选，然后对时间特征进行筛选，最后研究分析自行车短距离出行轨迹；

S6：处理分析后的两种轨迹，对起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补，保证数据的完整性和可操作性；

S7：最后得到比较精准的自行车下的移动轨迹。