CN106776482B - 一种轨迹相似度计算方法 - Google Patents
一种轨迹相似度计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106776482B CN106776482B CN201611086903.1A CN201611086903A CN106776482B CN 106776482 B CN106776482 B CN 106776482B CN 201611086903 A CN201611086903 A CN 201611086903A CN 106776482 B CN106776482 B CN 106776482B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- distance
- dist
- follows
- mid1
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
Abstract
本发明公开了一种轨迹相似度计算方法,步骤如下:1、通过用户手持GPS设备采集用户时空数据,并取两条轨迹R和S;2、将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系,并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理;3、结合点段距离和点间欧氏距离,计算两条轨迹R和S中每点间改进空间距离;4、计算两条轨迹R和S中每点间预测距离;5、使用步骤三和步骤四的结果和段间角距离,计算两条轨迹R和S中每段间距离;6、计算两条轨迹R和S的累积距离;7、将步骤6的结果进行归一化处理。本发明的有益效果在于可以降低轨迹采样频率对算法精确性的影响,提高轨迹相似性度量算法的精确性。
Description
技术领域
本发明属于计算机应用领域,特别涉及一种轨迹相似度计算方法。
背景技术
随着传感器技术和个人智能设备的发展,GPS设备被广泛用于追踪移动物体(人、车、动物等),每天都有大量的轨迹数据在不断产生。轨迹是移动物体随着时间变化而在空间中留下的时空数据序列,随着物联网、城市计算等领域的推动,时空数据的存储与分析已经成为数据库和机器学习领域的一个研究热点,通过分析这些轨迹数据能为各行各业带来巨大的推动力,例如:通过分析游乐场游客的运动轨迹规划游乐场基础设施建设、分析优秀足球运动员的移动模式、分析台风的频繁移动路径等。
计算轨迹间相似性度量是轨迹分析重要研究内容之一。基于轨迹相似性度量算法,可以对轨迹进行的聚类、分类、检索等。许多学者在轨迹相似性度量算法上进行了大量的研究,提出了很多高性能算法,应用比较广泛的相似性度量有DTW(动态时间归整)。DTW算法基于动态规划的思想找出轨迹点之间的最佳匹配,可以有效解决局部时间偏移问题和轨迹不等长问题,其最早的应用领域为语音识别,后被引入到时间序列分析。最长公共子序列距离算法——LCSS算法,可以有效消除轨迹数据中噪声的干扰,但由于采用得分机制没有考虑到匹配点之间的间隔点,相似性度量精度不高。EDR也采用得分机制,考虑到了匹配点之间的间隔点,较LCSS更加精确;ERP在EDR的基础上采用参考点的方式作为未匹配点的惩罚值,但参考点的选取对结果影响很大。对DTW、LCSS、ERP、EDR、SPaDe等算法,在大量时间序列数据集进行了多组比较实验,实验结果表明DTW在多数数据集上都取得最高的查询准确度。但是DTW对采样频率较敏感,且没有将轨迹形状作为计算轨迹相似度要素,导致其计算精度不够完美。
本发明公开了一种基于段的动态时间归整算法(Segment–based Dynamic TimeWarping,SDTW),SDTW算法可以减少对采样频率的敏感性;采用点间时间距离的计算方式,将时间维度的差异与空间纬度的差异统一考虑,并可通过参数调节,改变各维度权重;使用段间距离代替点间距离,将轨迹形状纳入计算要素,并通过参数调整,修正形状因子,提高轨迹相似性度量算法的精度。
发明内容
发明目的:针对现有技术中存在的问题,本发明提供一种轨迹相似度计算方法,可以降低轨迹采样频率对算法精确性的影响,提高轨迹相似性度量算法的精确性。
技术方案:为解决上述技术问题,本发明提供一种轨迹相似度计算方法,包括如下步骤:
步骤一:通过用户手持GPS设备采集用户时空数据,并取两条轨迹R和S;
步骤二:将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系,并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理;
步骤三:结合点段距离和点间欧氏距离,计算两条轨迹R和S中每点间改进空间距离;
步骤四:计算两条轨迹R和S中每点间预测距离;
步骤五:使用步骤三和步骤四的结果和段间角距离,计算两条轨迹R和S中每段间距离;
步骤六:计算两条轨迹R和S的累积距离;
步骤七:将步骤六的结果进行归一化处理。
进一步的,步骤三中计算两条轨迹R和S中每点间改进距离的具体计算方法如下:取轨迹R中的第i个轨迹点Pi(xi,yi),轨迹S中的第j个轨迹点SPj(xj,yj),定义distps(Pi,SPj)为Pi和SPj的点段距离,定义distps(SPj,Pi)为SPj和Pi的点段距离,distps(Pi,SPj)≠distps(SPj,Pi);计算distps(Pi,SPj)的方法如下:
步骤3.1:点段距离即点到另外一点的替代轨迹段的距离,故首先求SPj的替代轨迹段,替代SPj参与距离计算,点的替代轨迹段的定义如下:
SPj的空间坐标为(xj,yj),取该取样点前后两个点SPj-1和SPj+1的空间坐标为(xj-1,yj-1)和(xj+1,yj+1);取点(xj,yj)与(xj-1,yj-1)的中点为Pmid1(xmid1,ymid1),取点(xj,yj)与点(xj+1,yj+1)的中点为Pmid2(xmid2,ymid2);点Pmid1与点Pmid2形成的线段Rseg即为(xj,yj)的替代轨迹段;如果(xj,yj)为起点则(xj-1,yj-1)等于(xj,yj),如果(xj,yj)为终点则(xj+1,yj+1)等于(xj,yj);
其中(xmid1,ymid1)、(xmid1,ymid1)的计算公式为:
步骤3.2:计算点Pi到Rseg之间的最短距离distps(Pi,Rseg),其计算方法如下:
其中r=(xmid2-xmid1)×(xi-xmid1)+(ymid2-ymid1)×(yi-ymid1);Lseg即为派生段的长度;dx=(xmid1+(xmid2-xmid1)×(r/Lseg));dy=(ymid1+(ymid2-ymid1)×(r/Lseg));distps(SPj,Pi)的计算方式与distps(Pi,Rseg)相同;
步骤3.3:求Pi到点SPj的欧几里得距离disteuc(Pi,SPj),其计算公式为:
步骤3.4:Pi与SPj的改进空间距离distp(Pi,SPj)的计算公式为:
distp(Pi,SPj)=(min{disteuc(Pi,SPj),distps(Pi,SPj)}+min{disteuc(Pi,SPj),distmin(SPj,Pi)})/2。
步骤四中计算轨迹R中的第i个轨迹点Pi(xi,yi,ti)和轨迹S中的第j个轨迹点SPj(xj,yj,tj)的预测距离时,两点间的预测距离的具体计算步骤如下:
步骤4.1:比较点Pi与点SPj的时间先后关系,设时间大的点为A,时间小的点为B;其时间差Δt=tA-tB;
步骤4.2:求点B的预测位置B',假设B点为一个运动点,遍历各个点的时间,寻找tB+Δt时B点处于哪两个轨迹点之间,即其预测位置在哪里,假定在tB+Δt时B点处于第i-1个和第i个点之间,则对于B点的预测位置B'的空间坐标(xB′,yB′)计算公式如下:
假定轨迹上任意两点之间的运动为匀速直线运动,故可求出两点之间运动速度,其求解公式如下:
如果时间tB+Δt在B轨迹上不存在,则B′计算如下:
其中N为B点所在轨迹的点的总数目;
步骤4.3:计算A和B的预测距离,计算公式如下:
distt(A,B)=dist(A,B′)
其中dist(A,B′)为A和B'的在空间坐标上的欧几里得距离。
步骤五中计算两条轨迹R和S中每段间距离的具体步骤如下:
步骤5.1:其中Si为轨迹R的第i段,SSj为轨迹S的第j段;求Si和SSj的角度θ,Si的两个端点为Pi(xi,yi)和Pi+1(xi+1,yi+1),SSj的两个端点为SPj(xj,yj)和SPj+1(xj+1,yj+1),其角度θ的计算公式为:
θ=|arctan2(yi+1-yi,xi+1-xi)-arctan2(yj+1-yj,xj+1-xj)|
步骤5.2:段间的时空距离为段的两端点的时空距离之和,因此Si与SSj的段间距离dists(Si,SSj)的计算公式为:
dists(Si,SSj)=f(θ)(distst(Pi,SPj)+distst(Pi+1,SPj+1))
步骤5.3:求f(θ),其计算公式为:
其中:ω为可调节参数形状负因子,ω越大距离对形状因素越不敏感,其中ω=1,distsmid(Si,SSj)为中点Si和SSj中点的时空距离,distmax(R,S)为轨迹R和轨迹S的任意两点间最大时空距离。引入的原因为:只有当段间时空距离较近时,形状因素才更有意义,因此使用动态调整形状因素的权重。
步骤六中进行归一化处理,即将累积距离归一化到[0,1]之间,其中,0表示两条轨迹完全无关,1表示两条轨迹完全相似的具体步骤如下:
其中,D表示缩放因子,用来描述相似度对累积距离的敏感度,累积距离相同的情况下,当D较大时相似度较高,当D较小时相似度较低。
本发明结合点段距离与点间欧式距离,给出了改进点间距离的解决方案。为了将轨迹数据在时间维度与空间维度进行统一度量,使得结果具有可解释性。本算法改进点间时间距离计算方法,提出了预测距离,预测距离就是时间小点的预测位置点到时间大点的欧式距离,这样将时间度量转化为空间度量。使用段间距离代替点间距离,将轨迹形状纳入计算要素,并通过参数调整,修正形状因子,提高轨迹相似性度量算法的精度。段间距离由点间距离和形状负因子的乘积计算而来,其中点间距离为改进点间空间距离与预测距离的加权求和,形状负因子由段间夹角变形计算而来。基于步骤三的段间距离矩阵,使用类似于DTW的递归计算的方法,计算两条轨迹的累积距离。然后对输出结果统一进行累积距离,进行归一化处理。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
降低轨迹采样方式对算法精确性的影响;将轨迹形状纳入轨迹相似性度量算法的考虑范围,并且可以通过调节参数,修正形状因素对计算结果的影响;将时间维度与空间纬度的度量统一,加强时间与空间的联系,并可通过调节参数改变各维度的权重,提高轨迹相似性度量算法的精确性。
附图说明
图1为本发明的总体流程图;
图2为本发明公开的点间空间距离的计算方法示意图;
图3为本发明公开的预测距离执行过程示意图;
图4为本发明开的段间距离的计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,进一步阐明本发明。
如图1所述,本发明的实施步骤如下:
步骤1:通过用户手持GPS设备(手机、PAD等)采集用户时空数据。并取其中两条轨迹R和S。
步骤2:将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标,并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理。
步骤3:结合点段距离和点间欧氏距离,计算R和S中每点间改进空间距离。
步骤4:计算R和S中每点间预测距离
步骤5:使用步骤3和步骤4的结果和段间角距离,计算R和S中每段间距离。
步骤6:计算R和S的累积距离。
步骤7:将步骤6的结果进行归一化处理
在本例中,本发明首先需要收集用户的时空数据,然后取出其中两条进行计算。由于采集到的空间数据使用经纬度坐标,所以要将其转化为二维的通用横轴墨卡托投影坐标。由于采集设备存在一定误差,因此需要使用卡尔曼滤波算法对轨迹进行滤波处理。
求R与S的每个点的空间距离,图1是计算改进点间空间距离的示意图,以R中的第i个轨迹点Pi(xi,yi)和S中的第j个轨迹点SPj(xj,yj)的空间距离计算过程为例。定义distps(Pi,SPj)为Pi和SPj的点段距离,定义distps(SPj,Pi)为SPj和Pi的点段距离,distps(Pi,SPj)≠distps(SPj,Pi),下面以distps(Pi,SPj)的计算为例。
首先求点SPj的替代轨迹段Rseg的两个端点Pmid1(xmid1,ymid1)、Pmid2(xmid2,ymid2),其计算公式为:
然后计算点Pi到Rseg之间的最短距离,由点到段的最短距离计算公式[10]可知distps(Pi,Rseg)的计算公式如下:
其中r=(xmid2-xmid1)×(xi-xmid1)+(ymid2-ymid1)×(yi-ymid1);Lseg即为派生段的长度;dx=(xmid1+(xmid2-xmid1)×(r/Lseg));dy=(ymid1+(ymid2-ymid1)×(r/Lseg))。distps(SPj,Pi)的计算方式与distps(Pi,Rseg)相同。
此外,还存在两点本身就很接近的情况,因此还需要求Pi到点SPj的欧几里得距离disteuc(Pi,SPj),其计算公式为:
则Pi与SPj的改进空间距离distp(Pi,SPj)的计算公式为:
distp(Pi,SPj)=(min{disteuc(Pi,SPj),distps(Pi,SPj)}+min{disteuc(Pi,SPj),distmin(SPj,Pi)})/2
求R与S的每个点的时间维度的距离--预测距离,图2展示了预测距离执行示意图,其中,实心点表示取样点,空心点表示预测距离根据对应点的时间进行补正后预测用来计算距离的点。各个点之上的数字表示到达该点的时间。虚线表示对应点之间的预测距离。
在计算R中的第i个轨迹点Pi(xi,yi,ti)和S中的第j个轨迹点SPj(xj,yj,tj)的预测距离时,首先比较点Pi与点SPj的时间先后关系,设时间大的点为A,时间小的点为B。其时间差Δt=tA-tB。
然后求点B的预测位置B',假设B点为一个运动点,遍历各个点的时间,寻找tB+Δt时B点处于哪两个轨迹点之间,即其预测位置在哪里。假定在tB+Δt时B点处于第i-1个和第i个点之间,则对于B点的预测位置B'的空间坐标(xB′,yB′)计算公式如下:
假定轨迹上任意两点之间的运动为匀速直线运动,故可求出两点之间运动速度,其求解公式如下:
如果时间tB+Δt在B轨迹上不存在,则B′计算如下:
其中N为B点所在轨迹的点的总数目。
最后,最后A和B的预测距离计算公式如下:
distt(A,B)=dist(A,B′)
其中dist(A,B′)为A和B'的在空间坐标上的欧几里得距离。
求R与S的每个轨迹段之间的距离,图3展示了段间距离的计算示意图,点间距离既包括空间距离也包括时间距离,因此需要结合步步骤3和步骤4的计算结果,点Pi与SPj的时空距离distst(Pi,SPj)的计算公式为:
distst(Pi,SPj)=distp(Pi,SPj)+t×distt(Pi,SPj)
其中t为时间敏感度,t越大距离对时间维度越敏感,当t=0时忽略时间维度。
将轨迹段间夹角引入计算。假定Si为轨迹R的第i段,SSj为轨迹S的第j段。以这两段的距离计算为例。
首先求Si和SSj的角度θ,Si的两个端点为Pi(xi,yi)和Pi+1(xi+1,yi+1),SSj的两个端点为SPj(xj,yj)和SPj+1(xj+1,yj+1),其角度θ的计算公式为:
θ=|arctan2(yi+1-yi,xi+1-xi)-arctan2(yj+1-yj,xj+1-xj)|
段间的时空距离为段的两端点的时空距离之和,因此Si与SSj的段间距离dists(Si,SSj)的计算公式为:
dists(Si,SSj)=f(θ)(distst(Pi,SPj)+distst(Pi+1,SPj+1))
其中f(θ)的计算公式为:
其中:ω为可调节参数形状负因子,ω越大距离对形状因素越不敏感,若无特殊需求取ω=1即可。distsmid(Si,SSj)为中点Si和SSj中点的时空距离,distmax(R,S)为轨迹R和轨迹S的任意两点间最大时空距离。引入的原因为:只有当段间时空距离较近时,形状因素才更有意义,因此使用动态调整形状因素的权重。
使用步骤4的结果求两条轨迹的累积距离,累积距离的计算过程如下:
其中n为轨迹R的线段数,m为轨迹S的线段数,Head(R)表示轨迹R第一个段S1;Rest(R)表示轨迹R除S1后形成的新轨迹。
步骤4的输出结果为累积距离,其与相似性呈反向关系,而且两条不同轨迹的累积距离会有很大的差异,不能带来直观的对比。所以需要将累积距离进行归一化处理,即将累积距离归一化到[0,1]之间,其中,0表示两条轨迹完全无关,1表示两条轨迹完全相似。归一化函数采用反正切型函数,其计算公式如下式所示:
其中,D表示缩放因子,用来描述相似度对累积距离的敏感度,累积距离相同的情况下,当D较大时相似度较高,当D较小时相似度较低。
以上所述仅为本发明的实施例子而已,并不用于限制本发明。凡在本发明的原则之内,所作的等同替换,均应包含在本发明的保护范围之内。本发明未作详细阐述的内容属于本专业领域技术人员公知的已有技术。
Claims (1)
1.一种轨迹相似度计算方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:通过用户手持GPS设备采集用户时空数据,并取两条轨迹R和S;
步骤二:将经纬度坐标转换为通用横轴墨卡托投影坐标系,并使用卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行滤波处理;
步骤三:结合点段距离和点间欧氏距离,计算两条轨迹R和S中每点间改进空间距离;
步骤四:计算两条轨迹R和S中每点间预测距离;
步骤五:使用步骤三和步骤四的结果和段间角距离,计算两条轨迹R和S中每段间距离;
步骤六:计算两条轨迹R和S的累积距离;
步骤七:将步骤六的结果进行归一化处理;
步骤三中计算两条轨迹R和S中每点间改进距离的具体计算方法如下:取轨迹R中的第i个轨迹点Pi(xi,yi),轨迹S中的第j个轨迹点SPj(xj,yj),定义distps(Pi,SPj)为Pi和SPj的点段距离,定义distps(SPj,Pi)为SPj和Pi的点段距离,distps(Pi,SPj)≠distps(SPj,Pi);计算distps(Pi,SPj)的方法如下:
步骤3.1:点段距离即点到另外一点的替代轨迹段的距离,故首先求SPj的替代轨迹段,替代SPj参与距离计算,点的替代轨迹段的定义如下:
SPj的空间坐标为(xj,yj),取该取样点前后两个点SPj-1和SPj+1的空间坐标为(xj-1,yj-1)和(xj+1,yj+1);取点(xj,yj)与(xj-1,yj-1)的中点为Pmid1(xmid1,ymid1),取点(xj,yj)与点(xj+1,yj+1)的中点为Pmid2(xmid2,ymid2);点Pmid1与点Pmid2形成的线段Rseg即为(xj,yj)的替代轨迹段;如果(xj,yj)为起点则(xj-1,yj-1)等于(xj,yj),如果(xj,yj)为终点则(xj+1,yj+1)等于(xj,yj);
其中(xmid1,ymid1)、(xmid1,ymid1)的计算公式为:
步骤3.2:计算点Pi到Rseg之间的最短距离distps(Pi,Rseg),其计算方法如下:
其中r=(xmid2-xmid1)×(xi-xmid1)+(ymid2-ymid1)×(yi-ymid1);Lseg即为派生段的长度;dx=(xmid1+(xmid2-xmid1)×(r/Lseg));dy=(ymid1+(ymid2-ymid1)×(r/Lseg));distps(SPj,Pi)的计算方式与distps(Pi,Rseg)相同;
步骤3.3:求Pi到待SPj的欧几里得距离disteuc(Pi,SPj),其计算公式为:
步骤3.4:Pi与SPj的改进空间距离distp(Pi,SPj)的计算公式为:
distp(Pi,SPj)=(min{disteuc(Pi,SPj),distps(Pi,SPj)}+min{disteuc(Pi,SPj),distmin(SPj,Pi)})/2;
步骤五中计算两条轨迹R和S中每段间距离的具体步骤如下:
步骤5.1:其中Si为轨迹R的第i段,SSj为轨迹S的第j段;求Si和SSj的角度θ,Si的两个端点为Pi(xi,yi)和Pi+1(xi+1,yi+1),SSj的两个端点为SPj(xj,yj)和SPj+1(xj+1,yj+1),其角度θ的计算公式为:
θ=|arctan2(yi+1-yi,xi+1-xi)-arctan2(yj+1-yj,xj+1-xj)|
步骤5.2:段间的时空距离为段的两端点的时空距离之和,因此Si与SSj的段间距离dists(Si,SSj)的计算公式为:
dists(Si,SSj)=f(θ)(distst(Pi,SPj)+distst(Pi+1,SPj+1))
其中点Pi与SPj的时空距离distst(Pi,SPj)的计算公式为:
distst(Pi,SPj)=distp(Pi,SPj)+t×distt(Pi,SPj)
其中t为时间敏感度,t越大距离对时间维度越敏感,当t=0时忽略时间维度;
步骤5.3:求f(θ),其计算公式为:
其中:ω为可调节参数形状负因子,ω越大距离对形状因素越不敏感,其中ω=1,distsmid(Si,SSj)为中点Si和SSj中点的时空距离,distmax(R,S)为轨迹R和轨迹S的任意两点间最大时空距离;
对步骤中结果进行归一化处理,即将累积距离归一化到[0,1]之间,其中,0表示两条轨迹完全无关,1表示两条轨迹完全相似的具体步骤如下:
其中,D表示缩放因子,用来描述相似度对累积距离的敏感度,累积距离相同的情况下,当D较大时相似度较高,当D较小时相似度较低;
所述步骤四中计算两条轨迹R和S中每点间预测距离的具体计算步骤如下:
步骤4.1:比较点Pi与点SPj的时间先后关系,设时间大的点为A,时间小的点为B;其时间差Δt=tA-tB;
步骤4.2:求点B的预测位置B',假设B点为一个运动点,遍历各个点的时间,寻找tB+Δt时B点处于哪两个轨迹点之间,即其预测位置在哪里,假定在tB+Δt时B点处于第i-1个和第i个点之间,则对于B点的预测位置B'的空间坐标(xB′,yB′)计算公式如下:
假定轨迹上任意两点之间的运动为匀速直线运动,故可求出两点之间运动速度,其求解公式如下:
如果时间tE+Δt在B轨迹上不存在,则B′计算如下:
其中N为B点所在轨迹的点的总数目;
步骤4.3:计算A和B的预测距离,计算公式如下:
distt(A,B)=dist(A,B′)
其中dist(A,B′)为A和B'的在空间坐标上的欧几里得距离。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611086903.1A CN106776482B (zh) | 2016-12-01 | 2016-12-01 | 一种轨迹相似度计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611086903.1A CN106776482B (zh) | 2016-12-01 | 2016-12-01 | 一种轨迹相似度计算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106776482A CN106776482A (zh) | 2017-05-31 |
CN106776482B true CN106776482B (zh) | 2019-07-12 |
Family
ID=58915076
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611086903.1A Active CN106776482B (zh) | 2016-12-01 | 2016-12-01 | 一种轨迹相似度计算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106776482B (zh) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108828643B (zh) * | 2018-04-25 | 2022-04-29 | 长安大学 | 一种基于灰色预测模型的室内外无缝定位系统及方法 |
CN109242024B (zh) * | 2018-09-13 | 2021-09-14 | 中南大学 | 一种基于卡口数据的车辆行为相似度计算方法 |
CN109447135A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-08 | 天津大学 | 一种新的船舶轨迹聚类方法 |
CN109635867B (zh) * | 2018-12-10 | 2022-11-08 | 合肥工业大学 | 用于度量海洋移动目标轨迹相似性的方法及系统 |
CN109858517B (zh) * | 2018-12-25 | 2021-03-30 | 中国石油大学(华东) | 一种以运动方向为主导的轨迹相似性度量方法 |
CN110046320B (zh) * | 2019-04-08 | 2023-06-06 | 浙江大学城市学院 | 基于插值和积分的轨迹相似性计算方法 |
CN110162586B (zh) * | 2019-05-24 | 2021-10-19 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种适用于移动目标分支轨迹的相似度查询系统及方法 |
CN110443311B (zh) * | 2019-08-07 | 2022-10-04 | 长安大学 | 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法 |
CN110555061B (zh) * | 2019-09-06 | 2022-04-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 轨迹相似度确定方法和装置 |
CN111141294B (zh) * | 2019-12-27 | 2021-09-07 | 西安交通大学 | 一种基于位置编码运动轨迹比对的方法 |
CN111797295B (zh) * | 2020-06-19 | 2021-04-02 | 云从科技集团股份有限公司 | 一种多维时空轨迹融合方法、装置、机器可读介质及设备 |
CN112549019B (zh) * | 2020-11-06 | 2022-04-22 | 北京工业大学 | 一种基于连续动态时间规整的工业机器人轨迹准确度分析方法 |
CN112561948B (zh) * | 2020-12-22 | 2023-11-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于时空轨迹的伴随轨迹识别方法、设备及存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101334845B (zh) * | 2007-06-27 | 2010-12-22 | 中国科学院自动化研究所 | 一种基于轨迹序列分析和规则归纳的视频行为识别方法 |
WO2011080900A1 (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-07 | パナソニック株式会社 | 移動体検出装置および移動体検出方法 |
CN103593430B (zh) * | 2013-11-11 | 2017-03-22 | 胡宝清 | 一种基于移动对象时空信息轨迹分段聚类的方法 |
CN104657424A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-05-27 | 段炼 | 一种多时空特征融合下的兴趣点轨迹聚类方法 |
CN104820905B (zh) * | 2015-05-19 | 2018-11-20 | 威海北洋电气集团股份有限公司 | 基于空间轨迹大数据分析的人员管控方法及系统 |
-
2016
- 2016-12-01 CN CN201611086903.1A patent/CN106776482B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106776482A (zh) | 2017-05-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106776482B (zh) | 一种轨迹相似度计算方法 | |
Kang et al. | A novel walking detection and step counting algorithm using unconstrained smartphones | |
CN104602342B (zh) | 一种基于iBeacon设备的高效室内定位方法 | |
CN110084836B (zh) | 基于深度卷积特征分层响应融合的目标跟踪方法 | |
Wang et al. | Pedestrian walking distance estimation based on smartphone mode recognition | |
CN106845392B (zh) | 一种基于众包轨迹的室内转角地标的匹配及识别方法 | |
CN107704817B (zh) | 一种动物面部关键点的检测方法 | |
CN109413578A (zh) | 一种基于wifi与pdr融合的室内定位方法 | |
CN108537101B (zh) | 一种基于状态识别的行人定位方法 | |
CN106650805B (zh) | 一种视觉目标跟踪方法及装置 | |
CN105320937A (zh) | 基于Kinect的交警手势识别方法 | |
CN108629295A (zh) | 转角地标识别模型训练方法、转角地标识别方法及装置 | |
CN110032965A (zh) | 基于遥感图像的视觉定位方法 | |
CN107798691A (zh) | 一种基于视觉的无人机自主着陆地标实时检测跟踪方法 | |
Ni et al. | An indoor pedestrian positioning method using HMM with a fuzzy pattern recognition algorithm in a WLAN fingerprint system | |
CN111768430A (zh) | 一种基于多特征级联匹配的高速公路外场车辆跟踪方法 | |
CN108152812B (zh) | 一种调整网格间距的改进agimm跟踪方法 | |
Qiao et al. | Visual localization across seasons using sequence matching based on multi-feature combination | |
Long et al. | A CSI-based indoor positioning system using single UWB ranging correction | |
Kwak et al. | Magnetic field based indoor localization system: A crowdsourcing approach | |
Szwoch et al. | Acoustic detector of road vehicles based on sound intensity | |
CN111126718A (zh) | 一种台风路径预测方法 | |
CN110443311A (zh) | 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法 | |
CN111275748B (zh) | 动态环境下基于激光雷达的点云配准方法 | |
CN109858517B (zh) | 一种以运动方向为主导的轨迹相似性度量方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |