CN106326254B - 行车路径的修复方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了行车路径的修复方法，该方法包括：服务器从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；服务器将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；服务器从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。通过本申请，可以尽可能地提高对缺失的行车路径的修复准确度，获得尽可能符合真实情况的缺失的行车路径。本申请实施例还公开了行车路径的修复装置。

Description

行车路径的修复方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机应用领域，特别是涉及行车路径的修复方法和装置。

背景技术

在当前的大数据时代，车辆的定位数据以及根据车辆的定位数据确定的行车路径已经广泛应用于社会科学与自然科学的各个领域，并且发挥着重要的作用。其中，车辆在行驶过程中，可以由该车辆上的定位装置定时采集该车辆的定位数据，再由该车辆上的通信装置定时将采集的定位数据上传到服务器，服务器进一步将车辆上传的定位数据保存在一个数据库中，因此，在数据库中离线地保存了大量车辆的定位数据。另外，根据车辆的定位数据也可以确定车辆的行车路径，这些行车路径也可以保存在数据库中。

而数据库中离线地保存的定位数据以及行车路径后续可以运用于各种应用场景中。例如，将车辆的定位数据作为训练数据训练出一个行车路径的预测模型，对于正在行驶的车辆，可以利用该行车路径的预测模型预测该行驶中的车辆的行车路径，以便提前向该行驶中的车辆提供一些行车提示。

虽然定位的精度已经有了较大的提升，但是由于密集高层建筑、城市隧道、城市高架对定位信号的遮挡，以及城市树木对定位信号的折射等原因，定位信号经常会出现中断，继而导致定位装置无法采集到定位数据，最终使得数据库中该车辆的一部分定位数据缺失。并且，一旦数据库中该车辆的一部分定位数据缺失，后续也将无法根据数据库中缺失的定位数据计算该车辆的行车路径。也就是说，定位数据缺失将进一步引起行车路径缺失，致使数据库中该车辆的行车路径也不完整。如果数据库中车辆的定位数据不完整或者车辆的行车路径不完整，都将使其不能很好地甚至无法运用于各种应用场景中。而为了获得完整的定位数据和行车路径，就需要对数据库中缺失的定位数据和行车路径进行修复。

在现有的相关技术中，可以借助于在缺失前后采集到的定位数据，采用路径规划算法，修复缺失的行车路径。例如，在某一段的行车路径中，开始和结尾的定位数据被完整地采集并保存了下来，而中间的定位数据则因为某些原因缺失了。现有的相关技术是先根据开始和结尾的定位数据确定车辆的起始位置和终止位置，再采用已有的路径规划算法(如，路径最短和时间最短的规则)规划位于起始位置和终止位置之间的路径，并将该路径作为缺失的行车路径，实现了对缺失的行车路径的修复。根据修复的行车路径还可以进一步修复缺失的定位数据，获得完整的定位数据。

在实现本申请的过程中，本申请的发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在上述对缺失的行车路径的修复方式中，是在开始和结尾的定位数据之间采用某一种路径规划算法来规划缺失的行车路径，实际上，规划出的行车路径只是车辆在开始和结尾的定位数据之间一种“可行”的行车路径，但其并不一定就是车辆真实通过的行车路径。因此，现有的修复方式的修复准确度并不高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了行车路径的修改方法和装置，以尽可能地提高行车路径的修复准确度，获得尽可能符合真实情况的缺失的行车路径。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一种行车路径的修复方法，包括：

服务器从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；

服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；

服务器将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；

服务器从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

优选的，所述方法还包括：

服务器在所述缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为所述缺失的行车路径上的定位数据补充到所述数据库的所述定位数据序列中。

优选的，所述方法还包括：

在服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径之前，服务器分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度；

则所述服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径为：

如果所述缺失程度为严重缺失，服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

优选的，所述方法还包括：

如果所述缺失程度为一般缺失，服务器利用所述定位数据序列中未缺失的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

优选的，所述服务器分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度，包括：

服务器计算所述定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；

如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，服务器确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，服务器确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为一般缺失。

优选的，所述服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径，包括：

服务器计算所述定位数据序列中缺失的定位数据可形成的最长行车距离；

服务器以所述最长行车距离为长半径，并以缺失定位数据的起始点和终止点为焦点构建椭圆图形，从缺失定位数据的起始点开始经由所述椭圆图形上的点到达缺失定位数据的终止点结束，形成路径；

服务器检查所述路径是否具有连通性，如果具有连通性，保留所述路径作为规划出的行车路径，如果不具有连通性，去除所述路径。

优选的，所述方法还包括：

在服务器从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列之前，服务器从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列。

优选的，所述服务器从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列，包括：

服务器从保存在所述数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在所述两个定位数据之间进行切割，从而形成多个候选定位数据序列；

服务器识别所述候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，服务器确定所述候选定位数据序列是缺失定位数据的所述定位数据序列，如果不存在，服务器确定所述候选定位数据序列不是缺失定位数据的所述定位数据序列。

一种行车路径的修复装置，包括：

数据读取单元，用于从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；

路径规划单元，用于根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；

通行时间计算单元，用于将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；

路径修复单元，用于从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

优选的，所述装置还包括：

第一定位数据修复单元，用于在所述缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为所述缺失的行车路径上的定位数据补充到所述数据库的所述定位数据序列中。

优选的，所述装置还包括：

分析单元，用于在所述路径规划单元根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径之前，分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度；

则所述路径规划单元，用于当所述缺失程度为严重缺失时，根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

优选的，所述装置还包括：

第二定位数据修复单元，用于如果所述缺失程度为一般缺失，利用所述定位数据序列中未缺失的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

优选的，所述分析单元包括：

第一计算子单元，用于计算所述定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；

缺失程度确定子单元，用于如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中的定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为一般缺失。

优选的，所述路径规划单元包括：

第二计算子单元，用于计算所述定位数据序列中缺失的定位数据可形成的最长行车距离；

候选路径构建子单元，用于以所述最长行车距离为长半径，并以缺失定位数据的起始点和终止点为焦点构建椭圆图形，从缺失定位数据的起始点开始经由所述椭圆图形上的点到达缺失定位数据的终止点结束，形成路径；

连通性检查子单元，用于检查所述路径是否具有连通性，如果具有连通性，保留所述路径作为规划出的行车路径，如果不具有连通性，去除所述路径。

优选的，所述装置还包括：

检测单元，用于在所述数据读取单元从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列之前，从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列。

优选的，所述检测单元包括：

切割子单元，用于从保存在所述数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在所述两个定位数据之间进行切割，从而形成多个候选定位数据序列；

识别子单元，用于识别所述候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，确定所述候选定位数据序列是缺失定位数据的所述定位数据序列，如果不存在，确定所述候选定位数据序列不是缺失定位数据的所述定位数据序列。

由上述实施例可以看出，与现有技术相比，本申请的优点在于：

先规划出所有可行的行车路径，然后以各行车路径的通行时间为依据，从中查找到通行时间与定位数据的缺失时间最吻合的一条行车路径，该行车路径即为车辆在缺失的定位数据范围内最有可能通过的行车路径。通过上述实施例方案，提高了对缺失的行车路径的修复准确度，获得了尽可能符合真实情况的缺失的行车路径。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性地示出了本申请的实施方式可以在其中实施的示例性应用场景；

图2示意性地示出了根据本申请实施例的一种行车路径的修复方法的流程图；

图3示意性地示出了根据本申请实施例的基于椭圆范围计算行车路径的操作示意图；

图4示意性地示出了根据本申请实施例的低缺失程度的定位数据分布示意图；

图5示意性地示出了根据本申请实施例的高缺失程度的定位数据的分布示意图；

图6示意性地示出了根据本申请实施例的另一种行车路径的修复方法的流程图；

图7示意性地示出了根据本申请实施例的另一种行车路径的修复方法的流程图；

图8示意性地示出了根据本申请实施例的一种行车路径的修复装置的结构框架图；

图9示意性地示出了根据本申请实施例的另一种行车路径的修复装置的结构框架图；

图10示意性地示出了根据本申请实施例的另一种行车路径的修复装置的结构框架图；

图11示意性地示出了根据本申请实施例的另一种行车路径的修复装置的结构框架图。

具体实施方式

假设在现有技术中，定位数据的缺失时间为20分钟，采用某一种路径规划算法所规划出的一种行车路径为7.9公里，采用另一种路径规划算法所规划出的另一种行车路径为9.7公里。当然，如果采用其它的路径规划算法，还可以规划出其它种可能的行车路径。但是，本申请的发明人发现，如果查看车辆行驶时的交通状况图，可以清晰地发现，在规划的以上两种行车路径中，均存在拥堵的路段，例如，拥堵的路段亮起了黄色警告，而黄色警告的通行成本比较大，致使车辆在规划的以上两种行车路径上的通行时间可能会成倍增加。假设根据规划的以上两种行车路径的交通状况计算出车辆在规划的以上两种行车路径的通行时间至少为30分钟，然而，定位数据的缺失时间仅为20分钟，也就是说，车辆在缺失的行车路径上的实际通行时间仅为20分钟，但是车辆在规划的以上两种行车路径上的通行时间却大于30分钟，因此，规划出的以上两种行车路径均不属于该车辆实际缺失的行车路径。

根据本申请发明人的上述发现，如果查找到一条与定位数据的缺失时间最吻合的行车路径，该行车路径即为车辆在缺失的定位数据范围内最有可能通过的行车路径，也就是说，该行车路径最有可能为缺失的行车路径。

首先参考图1，图1示意性地示出了本申请的实施方式可以在其中实施的示例性应用场景。车辆10在行驶过程中，由车辆10的定位装置(如，GPS装置)定时采集车辆10的定位数据，并由车辆10的通信装置再定时将采集的定位数据上传到服务器20，服务器20将定位数据保存在预设的数据库30中。其中，数据库30以车辆为单位，离线地维护车辆10的定位数据。也就是说，数据库30中维护了车辆10的历史定位数据，并且，车辆10的历史定位数据很可能会存在缺失的定位数据。而服务器40需要定期地检测在数据库30中车辆10的历史定位数据是否存在缺失的定位数据，如果服务器40检测出在车辆10的历史定位数据中存在缺失的定位数据，服务器40自动修复与缺失的定位数据对应的行车路径，即，修复缺失的行车路径。另外，服务器40还可以根据修复的行车路径进一步修复车辆10所缺失的定位数据，以便将数据库30中车辆10的历史定位数据补全。服务器20以及服务器40可以是Web服务器，也可以是其他类型的服务器，例如APP服务器。本领域技术人员可以理解，图1所示的示意图仅是本发明的实施方式可以在其中得以实现的一个示例。本发明实施方式的应用范围不受到该框架任何方面的限制。例如，除了车辆10之外，人在行走过程中，也可以由手持终端中的定位装置定时采集行走时的定位数据，并由手持终端中的通信装置定时将采集的定位数据上传到服务器20，服务器20将定位数据保存在预设的数据库30中。

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。

方法实施例

请参阅图2，图2示意性地示出了根据本申请实施例的一种行车路径的修复方法的流程图，例如，该方法可以由服务器40执行，该方法例如包括以下步骤：

步骤200：服务器40从保存定位数据的数据库30中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据。

步骤201：服务器40根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

需要说明的是，在本申请中，“定位数据”至少包括定位位置以及定位时间。当采用GPS技术定位时，“定位数据”即为GPS数据。

其中，可以按照现有技术中已有的路径规划算法规划行车路径，即以开始缺失定位数据前采集到并保存下来的定位数据确定起始位置，以结束缺失定位数据后采集到并保存下来的定位数据确定终止位置，根据路径规划算法规划出位于该起始位置和该终止位置之间的可行的行车路径。“可行的行车路径”就是指该行车路径上的道路是真实存在的，并且这些道路能够支持该行车路径走得通。

为了更加全面地获得所有位于起始位置和终止位置之间的可行的行车路径，在本申请的一个可实施方式中提供了一种基于椭圆范围的行车路径计算方法。如图3所示，假设A点为缺失定位数据的起始点，B为缺失定位数据的终止点，也就是说，A点和B点的定位数据未丢失，并完整地保存了下来，而位于A点和B点之间的定位数据由于某种原因缺失了。根据A点和B点的定位时间计算所有缺失的定位数据的缺失时间T_lost，即，缺失时间T_lost为B点的定位时间与A点的定位时间的差值。如果道路的最大限行速度为V_max，就可以计算所有缺失的定位数据可形成的最长行车距离L_max＝T_Lost×V_max。以该最长行车距离为椭圆的长半径，以A点和B点为椭圆的焦点构建如图3所示的椭圆图形，显然，根据椭圆的固有性质，椭圆上的任意一个点O到A点和B的距离之和都等于L_max。除了A点与B点之间的直线路径之外，从A点开始经由椭圆图形上的任意一点到达B点结束都可以形成一条路径，检查所有路径的连通性，如果具有连通性，则保留该路径，如果不具有连通性，则去除该路径。最后保留的所有路径即为规划出的行车路径。

当然，在本申请中，可以采用现有技术中已有的任意一种连通性检测方法，本申请在此不再对连通性检测方法做具体限定。

显然，通过上述步骤201所规划的行车路径为所有可行的行车路径，而缺失的行车路径必然包含在上述行车路径之中，下面则进一步基于可行的行车路径的通行时间从上述所有可行的行车路径中筛选出车辆最可能通过的行车路径。

步骤202：服务器40将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间。

其中，以任意一条候选行车路径为例，针对候选行车路径上的各个路段，根据路况数据库可以获得各个路段的通行速度，其中，在路况数据库中记录有各个路段在各个时间段内的交通状况(如，通行速度)，例如，以路段为单位，其交通状况可分为拥塞(红色警报)、拥堵(黄色警报)以及畅通(绿色)。根据各个路段的长度以及通行速度即可确定各个路段的通行时间，将各个路段的通行时间求和，即可获得该候选行车路径的通行时间。

步骤203：服务器40从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

其中，可以先确定定位数据序列中缺失定位数据的终止点以及缺失定位数据的起始点，然后计算缺失定位数据的终止点处的定位时间与缺失定位数据的起始点处的定位时间的差值，该差值即为定位数据的缺失时间。如图3所示，A点为缺失定位数据的起始点，B为缺失定位数据的终止点，位于A和B点之间的定位数据缺失了，其缺失时间T_lost为B点的定位时间与A点的定位时间的差值。

可以理解的，在本申请中，当规划出所有可行的行车路径之后，并不是直接将规划的某一条行车路径作为缺失的行车路径，而是从中查找到通行时间与定位数据的缺失时间最吻合的行车路径，而该行车路径则成为车辆最有可能通过的行车路径。

另外，在本申请的另一种可实施方式中，在从候选行车路径中确定了缺失的行车路径之后，即，在恢复了缺失的行车路径之后，服务器40还可以进一步在该缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为该缺失的行车路径上的定位数据补充到数据库30中。例如，以定位数据的回传间隔为采样间隔，从缺失的行车路径上采集数据点，采集到的数据点即为该缺失的行车路径上的定位数据，即缺失的定位数据。将缺失的定位数据补充到

在还原了缺失的定位数据之后，还可以将缺失的定位数据补充到数据库30的该定位数据序列中。

如果定位数据的缺失程度比较低，例如，如图4所示，仅在某一个路段的中间位置存在缺失定位数据的问题。在这种情况下，除了可以采用图2所示的方法恢复缺失的定位数据之外，一种更简单的方式是，服务器40直接根据位于该路段的其它未缺失的定位数据恢复缺失的定位数据，例如，根据位于缺失的定位数据附近的未缺失的定位数据，采用数学领域中的差值算法即可恢复缺失的定位数据。

如果定位数据的缺失程度比较高，例如，如图5所示，在多个路段上都存在缺失定位数据的问题，并且，多个路段之间可构成多种可行的行车路径。在这种情况下，就应当采用图2所示的方式恢复缺失的行车路径，进而恢复缺失的定位数据。

因此，在本申请的另一种可实施方式中，如图6所示，可以在图2中的步骤201之前，服务器40分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度，如果缺失程度为严重缺失，则继续执行步骤201，如果缺失程度为一般缺失，则服务器40可以直接利用所述定位数据序列中已记录的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

当然，如果是直接利用未缺失的定位数据修复缺失的定位数据，在恢复了缺失的定位数据之后，服务器40还可以进一步根据所有的定位数据确定出一条车辆的行车路径。

在本申请的一种可实施方式中，可以通过如下方式分析一个定位数据序列中定位数据的缺失程度：

服务器40计算定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，服务器40确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，服务器40确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为一般缺失。

其中，缺失比例即为定位数据序列中定位数据的缺失时间与定位数据序列的总时间的比值。在本申请中，与缺失时间对应的预设阈值以及与缺失比例对应的预设阈值可以根据经验设定。

另外，针对定位数据序列中未缺失的定位数据，考虑到这些定位数据中的位置数据由于定位精度的问题可能存在偏移的情况，如，根据位置数据的记录，车辆出现在了道路旁边的河道中，显然，位置数据是错误的，并发生了偏移。如果采用偏移的定位数据确定行车路径，也会导致行车路径错误。因此，在本申请的一个可实现方式中，服务器40需要对定位数据序列中未缺失的定位数据进行纠偏处理。

当然，在本申请中，可以采用现有技术中已知的任意一种纠偏处理算法对定位数据进行纠偏处理，本申请对纠偏处理算法不做具体限定。

在本申请中，是以“定位数据序列”为单位进行行车路径修复的，并且，该“定位数据序列”由于缺失一部分定位数据而无法获得一个完整的行车路径。而考虑到常见的数据库是以同一个运动对象(如，车辆)为单位，记录该运动对象的所有历史定位数据的。因此，在本申请中，在修复行车路径之前，需要从数据库中同一个运动对象的所有历史定位数据中检测出缺失定位数据的定位数据序列，如图7所示。

在本申请的一种可实施方式中，服务器40可以按照各个定位数据之间的连续程度，将同一个运动对象的所有历史定位数据划分到多个定位数据序列中。其中，同一个定位数据序列中的定位数据之间具备一定的连续性，而不同定位数据序列中的定位数据则不具备连续性。例如，车辆在连续行驶了一个上午之后，中午休息一段时间，之后又继续连续行驶了一个下午。在这种情况下，车辆连续行驶一个上午所记录的定位数据之间具备连续性，车辆连续行驶一个下午所记录的定位数据之间也具备连续性。但是，由于经过中午的休息，因此，车辆连续行驶一个上午所记录的定位数据与车辆连续行驶一个下午所记录的定位数据之间就不具备连续性。

其中，服务器40可以先从数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在该两个定位数据之间进行切割，从而形成多个定位数据序列，作为候选定位数据序列。显然，在多个候选定位数据序列中，有一些定位数据序列是缺失定位数据的，也有一些定位数据序列是不缺失定位数据的。因此，还需要进一步从多个候选定位数据序列中识别出缺失定位数据的定位数据序列。

考虑到定位数据都是以固定的回传间隔由车辆回传到服务器的，如果相邻两个定位数据之间不存在缺失的定位数据，这两个定位数据之间的时间间隔即为定位数据的一个回传间隔，但是，如果相邻两个定位数据之间存在缺失的定位数据，则这两个定位数据之间的时间间隔要大于定位数据的一个回传间隔。因此，服务器40可以进一步识别候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，确定该候选定位数据序列缺失定位数据，如果不存在，确定该候选定位数据序列不缺失定位数据。

在识别出缺失定位数据的定位数据序列之后，还可以将其读取出来并保存在一个数据库中，该数据库专门用于保存缺失定位数据的定位数据序列。在图2的步骤201中，服务器40也可以从该数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，以便针对该定位数据序列进行行车路径的修复。

由上述实施例可以看出，与现有技术相比，本申请的优点在于：

先规划出所有可行的行车路径，然后以各行车路径的通行时间为依据，从中查找到通行时间与定位数据的缺失时间最吻合的一条行车路径，该行车路径即为车辆最有可能通过的行车路径。通过上述实施例方案，提高了对缺失的行车路径的修复准确度，获得了尽可能符合真实情况的缺失的行车路径。

装置实施例

与上述行车路径的修复方法相对应，本申请实施例还提供了行车路径的修复装置。请参阅图8，图8示出了根据本申请实施例的一种行车路径的修复装置的结构框架图，该装置例如可以包括数据读取单元800、路径规划单元801、通行时间计算单元802以及路径修复单元803。下面结合该装置的工作原理进一步介绍其内部结构以及连接关系。

数据读取单元800，用于从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；

路径规划单元801，用于根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；

通行时间计算单元802，用于将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；

路径修复单元803，用于从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

在本申请的一个可实施方式中，如图9所示，该装置例如还可以包括：

第一定位数据修复单元804，用于在所述缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为所述缺失的行车路径上的定位数据补充到所述数据库的所述定位数据序列中。

在本申请的另一个可实施方式中，如图10所示，该装置例如还可以包括：

分析单元801a，用于在路径规划单元801根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径之前，分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度；

所述路径规划单元801，用于当所述缺失程度为严重缺失时，根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

在本申请的另一个可实施方式中，该装置还可以进一步包括：第二定位数据修复单元，用于如果所述缺失程度为一般缺失，利用所述定位数据序列中未缺失的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

其中，在本申请的另一个可实施方式中，分析单元800可以包括：

第一计算子单元，用于计算所述定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；

缺失程度确定子单元，用于如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中的定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中的定位数据的缺失程度为一般缺失。

在本申请的另一个可实施方式中，路径规划单元801可以包括：

第二计算子单元，用于计算所述定位数据序列中缺失的定位数据可形成的最长行车距离；

候选路径构建子单元，用于以所述最长行车距离为长半径，并以缺失定位数据的起始点和终止点为焦点构建椭圆图形，从缺失定位数据的起始点开始经由所述椭圆图形上的点到达缺失定位数据的终止点结束，形成路径；

连通性检查子单元，用于检查所述路径是否具有连通性，如果具有连通性，保留所述路径作为规划出的行车路径，如果不具有连通性，去除所述路径。

在本申请的另一个可实施方式中，如图11所示，该装置例如还可以包括：

检测单元800a，用于在数据读取单元800从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列之前，从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列。

在本申请的另一个可实施方式中，检测单元800a可以包括：

切割子单元，用于从保存在所述数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在所述两个定位数据之间进行切割，从而形成多个候选定位数据序列；

识别子单元，用于识别所述候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，确定所述候选定位数据序列是缺失定位数据的所述定位数据序列，如果不存在，确定所述候选定位数据序列不是缺失定位数据的所述定位数据序列。

由上述实施例可以看出，与现有技术相比，本申请的优点在于：

先规划出所有可行的行车路径，然后以各行车路径的通行时间为依据，从中查找到通行时间与定位数据的缺失时间最吻合的一条行车路径，该行车路径即为车辆最有可能通过的行车路径。通过上述实施例方案，提高了对缺失的行车路径的修复准确度，获得了尽可能符合真实情况的缺失的行车路径。

所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述到的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，可以采用软件功能单元的形式实现。

需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上对本申请所提供的行车路径的修复方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体实施例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (16)

1.一种行车路径的修复方法，其特征在于，包括：

服务器从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；

服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；

服务器将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；

服务器从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

服务器在所述缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为所述缺失的行车路径上的定位数据补充到所述数据库的所述定位数据序列中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：

在服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径之前，服务器分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度；

则所述服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径为：

如果所述缺失程度为严重缺失，服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述缺失程度为一般缺失，服务器利用所述定位数据序列中未缺失的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述服务器分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度，包括：

服务器计算所述定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；

如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，服务器确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，服务器确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为一般缺失。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径，包括：

服务器计算所述定位数据序列中缺失的定位数据可形成的最长行车距离；

服务器以所述最长行车距离为长半径，并以缺失定位数据的起始点和终止点为焦点构建椭圆图形，从缺失定位数据的起始点开始经由所述椭圆图形上的点到达缺失定位数据的终止点结束，形成路径；

服务器检查所述路径是否具有连通性，如果具有连通性，保留所述路径作为规划出的行车路径，如果不具有连通性，去除所述路径。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在服务器从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列之前，服务器从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述服务器从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列，包括：

服务器从保存在所述数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在所述两个定位数据之间进行切割，从而形成多个候选定位数据序列；

服务器识别所述候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，服务器确定所述候选定位数据序列是缺失定位数据的所述定位数据序列，如果不存在，服务器确定所述候选定位数据序列不是缺失定位数据的所述定位数据序列。

9.一种行车路径的修复装置，其特征在于，包括：

数据读取单元，用于从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列，所述定位数据序列包含同一个运动对象的多个定位数据；

路径规划单元，用于根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径；

通行时间计算单元，用于将规划的行车路径作为候选行车路径，计算所述候选行车路径的通行时间；

路径修复单元，用于从所述候选行车路径中筛选出通行时间与定位数据的缺失时间最接近的行车路径，并作为缺失的行车路径。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一定位数据修复单元，用于在所述缺失的行车路径上采集数据点，并将采集到的数据点作为所述缺失的行车路径上的定位数据补充到所述数据库的所述定位数据序列中。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

分析单元，用于在所述路径规划单元根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径之前，分析所述定位数据序列中定位数据的缺失程度；

则所述路径规划单元，用于当所述缺失程度为严重缺失时，根据路径规划算法，为所述定位数据序列中缺失的定位数据规划行车路径。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二定位数据修复单元，用于如果所述缺失程度为一般缺失，利用所述定位数据序列中未缺失的定位数据修复所述定位数据序列中缺失的定位数据。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述分析单元包括：

第一计算子单元，用于计算所述定位数据序列中定位数据的缺失时间和/或缺失比例；

缺失程度确定子单元，用于如果所述缺失时间和/或缺失比例大于或等于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中的定位数据的缺失程度为严重缺失，如果所述缺失时间和/或缺失比例小于对应的预设阈值，确定所述定位数据序列中定位数据的缺失程度为一般缺失。

14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述路径规划单元包括：

第二计算子单元，用于计算所述定位数据序列中缺失的定位数据可形成的最长行车距离；

候选路径构建子单元，用于以所述最长行车距离为长半径，并以缺失定位数据的起始点和终止点为焦点构建椭圆图形，从缺失定位数据的起始点开始经由所述椭圆图形上的点到达缺失定位数据的终止点结束，形成路径；

连通性检查子单元，用于检查所述路径是否具有连通性，如果具有连通性，保留所述路径作为规划出的行车路径，如果不具有连通性，去除所述路径。

15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

检测单元，用于在所述数据读取单元从保存定位数据的数据库中读取缺失定位数据的定位数据序列之前，从保存定位数据的数据库中检测出缺失定位数据的所述定位数据序列。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述检测单元包括：

切割子单元，用于从保存在所述数据库中的同一个运动对象的定位数据中查找时间间隔大于或等于预设时间阈值且相邻的两个定位数据，并在所述两个定位数据之间进行切割，从而形成多个候选定位数据序列；

识别子单元，用于识别所述候选定位数据序列中是否存在时间间隔大于或等于定位数据回传间隔的相邻的两个定位数据，如果存在，确定所述候选定位数据序列是缺失定位数据的所述定位数据序列，如果不存在，确定所述候选定位数据序列不是缺失定位数据的所述定位数据序列。