[发明专利]基于轨迹分析的伴随对象确定方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 202211340983.4 申请日: 2022-10-30
公开(公告)号: CN115757987B 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 孙成智;王爱中 申请(专利权)人: 深圳市巨龙创视科技有限公司
主分类号: G06F16/9537 分类号: G06F16/9537;G06F18/22;G06F18/2321;G06N3/02;G16H50/80
代理公司: 深圳市育科知识产权代理有限公司 44509 代理人: 宋朋慧
地址: 518000 广东省深圳市宝安区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 轨迹 分析 伴随 对象 确定 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种基于轨迹分析的伴随对象确定方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标对象的时空轨迹数据,利用所述时空轨迹数据构建目标对象三维时空立体轨迹;

获取所述目标对象在预设时间段内途径区域的所有对象的时空轨迹数据,利用所述所有对象的时空轨迹数据构建相关对象三维时空立体轨迹集;

剔除所述相关对象三维时空立体轨迹集中的异常数据,得到标准相关对象三维时空立体轨迹集,将所述标准相关对象三维时空立体轨迹集中的轨迹点按照时间切片划为连续的轨迹快照,基于时空密度聚类算法,对每个所述轨迹快照内的轨迹点按照时空密度进行聚类,得到空间聚类簇,根据所述时间切片,汇聚所述空间聚类簇,得到聚类簇,分析所述聚类簇中不同对象之间的关联性,根据所述关联性构建对象轨迹关系图,基于所述对象轨迹关系图将所述标准相关对象三维时空立体轨迹集分为N个三维时空立体轨迹子图,其中N为正整数;

将所述目标对象三维时空立体轨迹映射为目标对象短向量,将所述N个三维时空立体轨迹子图中所有对象的三维时空立体轨迹映射为N个轨迹向量空间,利用预先训练完成的轨迹相似度模型,分别计算所述目标对象短向量与所述N个轨迹向量空间之间的空间相似度集及时间相似度集,根据所述空间相似度集及所述时间相似度集,得到时空轨迹相似度集;

将所述时空轨迹相似度集中时空轨迹相似度满足预设阈值对应的对象,选定为伴随对象;

将所述伴随对象对应的三维时空立体轨迹,按照预设时间间隔划分为高频等间距时空轨迹的位置标记点,将所述位置标记点划入不同的位置缓冲区,计算各个所述位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度值,获取在所述位置标记点的停留时长,在所述位置标记点密度值的峰值对应的位置中,将所述停留时长达到预设时间阈值的位置作为停留位置,在预设的地图中标注所述停留位置。

2.如权利要求1所述的基于轨迹分析的伴随对象确定方法,其特征在于,所述利用预先训练完成的轨迹相似度模型,分别计算所述目标对象三维时空立体轨迹与所述N个三维时空立体轨迹子图中所有对象的三维时空立体轨迹之间的时空轨迹相似度之前,所述方法还包括:

获取历史目标对象的历史时空轨迹数据,根据所述历史时空轨迹数据构建历史三维时空立体轨迹;

获取所述历史目标对象所在预设区域的所有对象的历史时空轨迹数据,利用所述所有对象的历史时空轨迹数据构建历史相关对象三维时空立体轨迹集;

基于连通子图挖掘,将所述历史相关对象三维时空立体轨迹集分为N个历史相关对象三维时空立体轨迹子图,其中N为正整数;

利用所述历史三维时空立体轨迹及所述N个历史相关对象三维时空立体轨迹子图,构建训练集;

统计所述历史三维时空立体轨迹与所述N个历史相关对象三维时空立体轨迹子图中任意对象轨迹的聚类簇数量及共有聚类簇数量;

利用所述聚类簇数量及所述共有聚类簇数量,计算历史目标对象与相关对象之间的轨迹先验相似度;

将所述轨迹先验相似度作为正则化系数,优化预构建的轨迹相似度模型的损失函数,得到更新后的轨迹相似度模型;

根据所述训练集,利用所述更新后的轨迹相似度模型计算所述历史三维时空立体轨迹与所述N个历史相关对象三维时空立体轨迹子图中所有对象的三维时空立体轨迹之间的历史时空轨迹相似度;

获取历史三维时空立体轨迹与所述N个历史相关对象三维时空立体轨迹子图中所有对象的三维时空立体轨迹之间的真实历史时空轨迹相似度,利用所述损失函数计算所述历史时空轨迹相似度与所述真实历史时空轨迹相似度的损失值;

根据所述损失值对所述更新后的轨迹相似度模型进行参数调整,直至所述损失值小于预设的损失阈值,得到预先训练完成的轨迹相似度模型。

3.如权利要求1所述的基于轨迹分析的伴随对象确定方法,其特征在于,所述利用所述时空轨迹数据构建目标对象三维时空立体轨迹,包括:

构建以X轴、Y轴、Z轴组成的三维时空立方体,其中所述X轴及所述Y轴组成位置坐标,所述Z轴为时间维度;

提取所述时空轨迹数据中的时间维度数据及位置数据,将所述时间维度数据及所述位置数据映射到所述三维时空立方体中,得到目标对象三维时空立体轨迹。

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