[发明专利]一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法

权利要求书

1.一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、海量时空轨迹数据入库；

步骤2、针对同一运动物体，插入其后续轨迹点数据时对其进行实时压缩，即多行数据压缩成一行数据；

步骤3、当单一物体的轨迹点达到某一限定大小后，对其进行分表拆分处理，采用分布式压缩算法进行并行压缩存储。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤1.1、在分布式数据库中创建分区表；

步骤1.2、将包含时间、经纬度、速度、方向等信息的单个轨迹点数据作为一条行数据插入到分布式时空数据库中。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法，其特征在于，所述步骤2中的实时压缩具体包括：

步骤2.1、保留轨迹首尾两点；

步骤2.2、依次计算相邻两个轨迹点之间速度差及方向角差值，如果速度差值大于阈值或者方向角差值大于阈值，则该轨迹点应当保留，记做突变点，总共有N个；

步骤2.3、计算完成后，所有突变点将原始轨迹切分成N+1段子轨迹；

步骤2.4、分别在N+1个子轨迹段中，将子轨迹首尾两个轨迹点之间连接一条直线，对于第i-1个点C_i-1和第i个点C_i之间的子轨迹段，遍历子轨迹段上其他所有点，求每个点到直线的垂直欧式距离，找到最大距离的点D，最大距离记为dmax；

步骤2.5、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C_i-1C_i作为曲线段的近似，其余所有点丢弃掉，曲线段处理完毕；

步骤2.6、若dmax＝Dmax，则使D点将曲线C_i-1C_i分为C_i-1D和DC_i两段，并分别对这两段进行步骤2.4～步骤2.6步处理；

步骤2.7、当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个突变点形成的折线，即为原始曲线的路径。

4.根据权利要求1所述的一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法，其特征在于，所述步骤3，当单一物体的轨迹点达到某一限定大小后，对其进行分表拆分处理，采用分布式压缩算法进行并行压缩存储；其中，分布式数据库对海量时空轨迹数据的压缩处理流程，具体为：

步骤3.1、打开分布式数据库的master节点的sql命令终端；

步骤3.2指定轨迹分布式表，执行轨迹压缩命令；

步骤3.3、将轨迹压缩命令分发到各个计算节点；

步骤3.4各个计算节点，批量处理存储在本节点上的海量轨迹数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于时空数据库的轨迹多维度分布式压缩方法，其特征在于，进一步的，所述步骤3.4中，计算节点批量处理本节点轨迹数据流程如下：

步骤3.4.1、在各个分布式节点上创建轨迹压缩工作线程池；

步骤3.4.2、在工作线程从分布式表中读取一条待压缩的轨迹数据，利用轨迹压缩算法进行轨迹压缩；

步骤3.4.3、将压缩后的轨迹插入到分布式数据库中，将压缩后的工作线程重新加入到线程池中；

步骤3.4.4、重复步骤3.4.2-3.4.3，直到压缩完本节点所有轨迹数据。