[发明专利]一种时空事件提取系统和方法

权利要求书

1.一种时空事件提取系统，其特征在于，包括数据获取模块、数据准备模块、数据训练模块和数据判断模块；

所述数据获取模块用于获取目标历史时空轨迹数据和目标实时时空轨迹数据并分别发送数据准备模块；

所述数据准备模块用于接收数据获取模块发送的目标历史时空轨迹数据和目标实时时空轨迹数据，提取每一条目标实时时空轨迹数据的特征值并发送数据判断模块，提取每一条目标历史时空轨迹数据的特征值，标记每一条目标历史时空轨迹数据的事件类型，将每一条目标历史时空轨迹数据的特征值和事件类型作为训练数据发送数据训练模块；

所述数据训练模块用于接收数据准备模块发送的训练数据，并将所述训练数据作为卷积神经网络的输入，训练出每一条目标历史时空轨迹数据的特征值与事件类型的对应关系，获得每一类事件的特征值并发送数据判断模块；

所述数据判断模块用于接收数据准备模块发送的每一条目标实时时空轨迹数据的特征值，以及数据训练模块发送的每一类事件的特征值，判断每一条目标实时时空轨迹数据的特征值与事件类型的特征值是否满足对应关系，如果目标实时时空轨迹数据的特征值与某一事件类型的特征值满足对应关系，则判断该目标实时时空轨迹数据为该事件类型。

2.根据权利要求1所述的时空事件提取系统，其特征在于，所述目标历史时空轨迹数据包括目标类型、目标到达每个轨迹的时刻、目标在每个轨迹的停留时长、目标在每个轨迹的停留位置、目标在每个轨迹的停留时长和停留位置的空间语义信息。

3.根据权利要求1所述的时空事件提取系统，其特征在于，所述目标实时时空轨迹数据包括目标类型、目标到达每个轨迹的时刻、目标在每个轨迹的停留时长、目标在每个轨迹的停留位置、目标在每个轨迹的停留时长和停留位置的空间语义信息。

4.根据权利要求1所述的时空事件提取系统，其特征在于，每一条目标历史时空数据的特征值和目标实时时空数据的特征值均通过事件元模型提取，所述事件元模型的表达式如下：

其中，c₀表示目标类型，L_n表示目标到达第n个轨迹的停留位置，T_n表示目标到达第n个轨迹的时刻，表示目标在第n个轨迹的停留时长,L_n+1表示目标到达第n+1个轨迹的停留位置，T_n+1表示目标到达第n+1个轨迹的时刻，表示目标在第n+1个轨迹的停留时长,E表示标记的事件类型，n＝1,2,3,…。

5.根据权利要求1所述的时空事件提取系统，其特征在于，所述目标历史时空数据的特征值和目标实时时空数据的特征值均包括目标类型、目标到达每个轨迹的时刻、目标在每个轨迹的停留时长和目标在每个轨迹的停留位置的特征值。

6.根据权利要求1所述的时空事件提取系统，其特征在于，所述数据判断模块判断每一条目标实时时空轨迹数据的特征值与事件类型的特征值是否满足对应关系，包括如下步骤：

若目标实时时空轨迹数据P_j的特征值为

其中，c_0j为第j条轨迹的中的目标类型，L_nj是第j条轨迹的中到达的第i个节点，T_nj为第j条轨迹中到达第i个节点的时刻，是第j条轨迹的中在第i个节点的停留时长，L_(n+1)j为第j条轨迹中到达第i+1个节点的时刻，是第j条轨迹的中在第i+1个节点的停留时长；

事件类型E_i的特征值为

则判断P_j和E_i的相似度similarity_i可表示为

P_j的事件类型type_j为