CN108133611A - 车辆行驶轨迹监测方法及系统 - Google Patents

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CN108133611A CN201611092075.2A CN201611092075A CN108133611A CN 108133611 A CN108133611 A CN 108133611A CN 201611092075 A CN201611092075 A CN 201611092075A CN 108133611 A CN108133611 A CN 108133611A
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范小朋
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Abstract

本发明提供一种车辆行驶轨迹监测方法及系统，在车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标并分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标，在网格轨迹库中查找出包含该起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；然后对车辆在该行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采样并转换为采样点网格坐标，将该车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合，进而根据该轨迹集合以及上一采样点对应的轨迹集合计算当前采样点的支持度值并与预设支持度阈值进行比较确定当前采样点是否异常。该监测算法能保持良好的轨迹异常识别效果，响应时间短，准度高。

Description

车辆行驶轨迹监测方法及系统
技术领域
本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种车辆行驶轨迹监测方法及系统。
背景技术
出租车行业是现代城市地区的主要交通服务，为我们日常生活提供了大量的好处和方便。但是当前社会，由于出租车业内的激烈竞争，不少出租车乘客，特别是外地城市游客，成为了一些贪心出租车司机的受害者。他们故意绕行一些非必要的路段增加对乘客的收费。为了提高出租车服务质量，检测和惩罚此类欺诈行为意义重大。目前，检测出租车驾车欺骗行为的手段非常有限，主要是根据乘客主动投诉，依靠有经验的工作人员，手动检测出租车的行车轨迹。这种方式代价较大且低效，甚至很多欺骗行为根本就没有被乘客发现。因此，设计出租车异常行为探测系统，通过对出租车异常行为探测，准确地检测出出租车司机刻意的绕路行为，具有重大研究意义。既有利于城市出租车公司整体运营声誉，有效地监督和约束司机规范行为营造文明城市，同时也能保护顾客合法利益，节省顾客在旅程所花费的时间和金钱。
现有的针对出租车异常轨迹检测方法大致分为基于距离和基于统计方法。
基于距离的异常检测算法，其主要思想是异常点在给定阈值范围内没有足够多的邻域对象，常见的距离度量有马氏(Mahalanobis)距离、曼哈顿(Manhattan)距离、欧式(Euclidean)距离和豪斯多夫(Hausdorff)距离。从类型上划分则包括基于单元(cell-based)、索引(index-based)或嵌套循环(nested-loop)等方法，这种方法存在计算量大难实现且检测结果误差大的问题。
基于统计的方法检测存在以下缺陷：第一，异常点可通过不同的分布模型检测得到，异常机制不唯一，导致异常点含义存在不确定性。第二需要预先知道数据集服从的分布或概率模型，实际环境通常难以得到，实现比较难，且导致检测结果误差较大。
因此提出一种能快速、精准的检测出车辆行驶路径是否正常的方法是目前急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供的车辆行驶轨迹监测方法及系统，主要解决的技术问题是现有车辆行驶路径检测方法存在的实现较难且检测结果误差较大的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种车辆行驶轨迹监测方法，包括：
检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标；
将所述行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标；并在网格轨迹库中查找出包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；
对所述车辆在所述行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采样并转换为采样点网格坐标；
获取所述车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息；
根据所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值；
将得到的所述支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定所述当前采样点网格坐标是否异常。
本发明实施例还提供一种车辆行驶轨迹监测系统，包括检测系统、网格系统、数据库以及实时数据采集系统；
检测系统，用于检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标，并通过所述网格系统将所述起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标，根据所述起点网格坐标和终点网格坐标从所述数据库的网格轨迹库中查找出包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；
所述实时数据采集系统用于对所述车辆在所述行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采集并通过所述网格系统转换为采样点网格坐标后发给所述检测系统；
所述检测系统还用于获取所述车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，根据所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值，并将得到的所述支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定所述当前采样点网格坐标是否异常。
本发明的有益效果是：
根据本发明实施例提供的车辆行驶轨迹监测方法及系统，检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标，然后将该行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标，并在网格轨迹库中查找出包含该起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；然后对车辆在该行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采样并转换为采样点网格坐标，并获取车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，进而根据当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值，将得到的支持度值与预设支持度阈值进行比较即可确定当前采样点网格坐标是否异常。本发明可以直接基于行程的历史轨迹对当前行程形式轨迹中的各个位置点进行监测，判断出行程过程中哪些位置点是异常的，简单易实现，且能保持良好的轨迹异常识别效果，响应时间短，整体检测准度高。
附图说明
图1为本发明实施例一的轨迹补全示意图；
图2为本发明实施例一的另一轨迹补全示意图；
图3为本发明实施例一的网格轨迹库设置示意图；
图4为本发明实施例一的车辆行驶轨迹监测方法流程示意图；
图5为本发明实施例一的查找历史轨迹流程示意图；
图6为本发明实施例一的网格领域示意图；
图7为本发明实施例二的车辆行驶轨迹监测系统结构示意图；
图8为本发明实施例二的车辆行驶轨迹监测系统组网示意图；
图9为本发明实施例二的车辆行驶轨迹监测方法流程示意图；
图10为本发明实施例二的车辆行驶轨示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明实施例作进一步详细说明。
实施例一：
为了便于理解，本实施例先对地理坐标和网格坐标的概念进行示例说明。
本实施例中的地理坐标是指通过经度和纬度表征一个位置的坐标。网格坐标是基于网格算法将地理坐标进行转换后得到的网格系统中的坐标。本实施例以墨卡托投影的Bing Maps Tile System中地图网格化算法进行示例说明。
Bing Maps Tile System的主要原理是先将地理坐标按墨卡托投影映射为二维平面的屏幕坐标，再将二维屏幕进行网格切分，为每个网格编码，从而将屏幕坐标映射为网格坐标。
计算网格坐标分两个步骤：
(1)将轨迹点经纬度坐标转换为屏幕坐标。公式如下：
注意，屏幕坐标体系与网格坐标体系类似，以地图左上角顶点为坐标原点(0,0)，向右为pixelX正方向，向下为pixelY正方向。
(2)将屏幕坐标转换为网格坐标。公式如下：
公式4和公式5中，floor(x)为“向下取整”函数，即取出不大于x的最大整数，保证tileX和tileY在有效取值范围2level-1内且为整数。上述公式1到公式5中相应参数说明见下表1。
表1
参数 含义
sinLatitude 为表示方便设定的中间变量
longitude 地理经度
latitude 地理纬度
pixelX 屏幕x方向坐标
pixelY 屏幕y方向坐标
tileX 网格x方向坐标
tileY 网格y方向坐标
定义网格映射函数ρ(p):R2→G，其中R是地理坐标，G是地图映射后的网格集合，p是二维连续空间下的一点，有无数种取值，而函数值域是二维离散空间下的一点，只有有限种取值。用于将GPS坐标点离散为网格点，应用于相似轨迹查找。令网格映射函数g＝ρ(p)，其中p＝(longitud,elatitude)为GPS坐标点，g＝(tileX,tileY)为网格坐标点。根据上述推导，最终得出网格映射函数ρ的计算公式如下：
公式6可直接应用到网格映射Mapping组件中，输入规定有效范围内的任一GPS坐标点经纬度，同时指定影响网格大小的地图缩放水平level，即可求出对应的网格坐标，实现连续域轨迹点离散化功能。
另外，为了更好的理解本发明的方案，本实施例对网格系统的轨迹以及轨迹补全概念进行示例说明。
为了保证每条轨迹经过网格映射后组成的网格能完整无缝连合在一起，需要在断裂的单元中插入一个或多个补全网格，为异常检测有效查找相似轨迹作准备。本实施例提出一种简单快捷的轨迹补全算法AE-AUG(Augmented method of angle and edge)，算法的具体描述与原理如下：
1、定义网格补全函数
定义网格补全函数aug(g1,g2):G×G→P(G)，输入参数g1、g2是映射后网格点，P(G)＝G×G×…×G，为多个网格构成集合的值域空间。
轨迹补全函数aug的作用是在两个不相邻的网格点g1、g2之间插入数个补充点，直到求出一条路径使得g1、g2连通。
2、AE-AUG算法描述
给定网格S和D，两者不相邻，求出一条从S到D的通路taug。
通路由网格点构成，即taug＝＜gai,ga2,......,gan＞，gai∈G,1≤i≤n,i∈N+，且各网格gai沿着从S向D接近的方向，通路中任意两相邻网格满足邻域关系，即gai+1∈N(gai),1≤i≤n-1。
3、AE-AUG算法图解说明
如图1所示，给定不相邻网格g31和g78，目标是求出一条从g31到g78的补充路径，使得两网格连通，算法步骤如下：
(1)找出由g31和g78确定的内矩形C，如图1灰白色区域所示。
(2)从起点网格出发g31，拾取以矩形C短边为边长的正方形的对角线网格，上图为＜g42,g53,g64＞。
(3)从正方形顶点网格g64出发，拾取沿内矩形C长边直到终点g78的所有网格，上图为＜g65,g66,g67＞。
(4)最终输出补全轨迹taug为步骤2和步骤3按顺序拼接的网格集合，taug＝＜g42,g53,g64,g65,g66,g67＞，即图1黑色网格坐标从左到右连成的轨迹。
若两不相邻网格内矩形退化为一条线段(也即两网格可能在同一行或同一列)，则直接沿线段拾取网格。如给定网格为g31和g38，则输出为taug＝＜g32,g33,g34,g35,g36,g37＞。
由于该补全算法先拾取对角线再拾取剩余边，因此称其为AE-AUG(Augmentedmethod of angle and edge)。
如图2所示，轨迹t从S→D，由所有黑色网格＜g25,g68,g511,g714,g715＞依次从左到右构成。实际中黑色网格为真实车辆GPS坐标映射而来，而所有灰色网格(也即补全网格)根据本实施例提供的AE-AUG算法求得，即各段补充轨迹。则轨迹t经过补全后为S→D的所有有序着色网格，序列依次从左到右从上到下。
应当理解的是，本实施例中网格坐标映射算法以及具体的轨迹补全算法并不限于上述示例的算法。根据实际需求也可以灵活的延伸出其他的映射算法或补全算法。
本实施例提供的轨迹监测算法是基于孤立特性的在线异常轨迹检测算法理论依据，基本思想是利用异常点的孤立性，即异常点出现概率小且与众不同。异常轨迹通常会从主体路线中分离出来，而正常的轨迹则会有大量相似的历史轨迹支撑。支撑的历史轨迹数量直接反应为轨迹支持率，支持率越少的轨迹将会有更高的异常值。该算法不依赖于轨迹群的距离和密度分布，能克服依赖该特征而无法识别某些异常情况的缺点，同时拥有异常子轨迹识别能力，当一条轨迹被识别为异常时，算法可定位到具体异常的轨迹片段。此外算法能在线执行，不需要获取全部轨迹点便可进行检测并实时返回结果。
因此本实施例可以基于上述原理，先根据车辆的历史行程数据得到网格轨迹库。该过程参见图3所示，包括：
S301：获取各车辆的历史行程以及在各历史行程中的历史位置地理坐标。
该步骤可以按区域获取各区域内的车辆历史数据，例如可以市为单位，获取深圳市、惠州市、东莞市……等市区域的车辆，从而统计个市区内各历史行程的历史轨迹。
S302：将各车辆在一个历史行程中的各历史位置地理坐标换成对应的网格坐标，并将该历史行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标。例如假设某一行程时从图2中的S到D，则＜g25,g68,g511,g714,g715＞就是车辆在行程S到D过程中的各历史位置地理坐标。
S303：将每一车辆在一个历史行程中的起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标进行轨迹补全处理得到各车辆完成所述历史行程的历史轨迹，并得到各历史轨迹的行车数量。
例如对图2中的S到D以及＜g25,g68,g511,g714,g715＞网格就行补全，就得到行程S到D的一条历史轨迹，并可以得到行走该历史轨迹的车辆数量，也即该历史轨迹的行车数量。具体可以选用一年内或半年内的历史数据，具体时间可以根据具体需求灵活设定。当然，经最终分析可能形成S到D会存在多条历史轨迹。
如上分析，本实施例中将在一个车辆在一个历史行程中的起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标进行轨迹补全处理包括：
将所述起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标映射到网格系统对应的各网格中；例如图2中的网格S、D以及＜g25,g68,g511,g714,g715＞；
以起点网格坐标对应的网格为起点，终点网格坐标对应的网格为终点，按照各历史位置的网格坐标获取的时序，依次找到相邻两个网格；
如果相邻两个网格在同一行或列，则以相邻两个网格在同一行或列之间的网格作为补全网格将两个网格连接；
否则，确定所述相邻两个网格之间的网格组成的内矩形，然后以网格内矩形的短边为边长确定正方形，并以所述相邻网格中靠近起点的网格为起点取正方形对角上的各网格作为补全网格，然后再取对角线上最后一个网格所在行或列到所述相邻网格中另一个网格之间的所有网格作为补全网格；应当注意的是得到的内矩形的网格也可能集中在某一行或某一列，此时也直接取这一行的两网格之间的各网格作为补全网格。
基于上述设置，本实施例提供的车辆行驶轨迹监测方法参见图4所示，包括：
S401：检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标。
S402：将行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标；具体转换过程可以采用上述示例的映射算法。
S403：在网格轨迹库中查找出包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合，此时的该轨迹集合也即该行程的初始轨迹集合。
S404：对所车辆在所述行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采样并转换为采样点网格坐标。该地理坐标可以是车辆在该行程过程中任意时刻或位置上报的地理坐标。
S405：获取车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息；
S406：根据当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值；
S407：将得到的支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定所述当前采样点网格坐标是否异常。
上述S401中，判断车辆是否开始新的行程可以采用以下方式进行判断：
接收车辆当前发送的实时位置上报信息，该实时位置上报信息中包含当前所在位置的地理坐标以及当前行程的起点地理坐标和终点的地理坐标；
判断车辆当前实时位置上报信息中的起点地理坐标和终点的地理坐标与上一次发送的实时位置上报信息中的起点地理坐标和终点的地理坐标是否相同，如否，则判断该车辆开始新的行程；否则，判断该车辆在执行原行程。
当然，本实施例中还可以采取车辆在开始一个新的行程时专门发送新行程开始通知以通知开始了新行程。
上述S403中，在网格轨迹库中查找出包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合可以采用反向查找的方式进行，这样既能减小工作量，提升查找效率，又能提升查找的准确率，该过程参见图5所示，包括：
S501：在网格轨迹库中查找出所有包含所述起点网格坐标的历史轨迹作为起点轨迹集合，并查找出所有包含终点网格坐标的历史轨迹作为终点轨迹集合；
S502：取起点轨迹集合和终点轨迹集合的交集得到包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合。
S405中，将上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除包括：
判断上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的某一历史轨迹对应的网格集合中是否包含当前采样点网格坐标对应的网格，如是，判断该历史轨迹包含当前采样点网格坐标；否则，判断该历史轨迹对应的网格集合中是否包含当前采样点网格坐标对应的网格领域中的某一相邻网格，且该相邻网格满足pos(N(gk-1))<pos(N(gk))，如是，判断该历史轨迹包含当前采样点网格坐标，否则，判断该历史轨迹不包含当前采样点网格坐标。
为了更好地理解上述过滤过程，下面以结合附图对轨迹过滤函数的定义及实现流程进行示例说明。
定义过滤函数hasPath(T,t):P(T)×T→P(T)，P(T)＝T×T×…×T，为多个T构成的集合的值域空间。函数中第一个参数是候选轨迹集合T，第二个参数是目标轨迹t。用t过滤集合T，返回T中所有与给定目标轨迹t相似的轨迹。其数学表达如下：
公式7中，轨迹t＝{g1,g2,......,gn}。其含义是对于轨迹t上的任意一点gi，要求其网格邻域N(gi)至少有一点存在于轨迹t’上，且N(gi)在轨迹t’中的下标位置随i单调递增。hasPath函数过滤轨迹过程描述如下：
(1)输入轨迹集合T＝{ei|1≤i≤n,i∈N+}，ei＝{aj|1≤j≤m,j∈N+}，测试轨迹t＝{gk|1≤k≤l,k∈N+}。集合T作为被过滤对象，轨迹t作为过滤条件，两者作为hasPath函数的输入参数。执行步骤(2)。
(2)实际存储中，集合T仅包含每条历史轨迹ei的编号，需要通过网格轨迹库检索各历史轨迹ei组成的网格点(a1,a2,…..,am)。执行步骤(3)。
(3)遍历测试轨迹t中所有网格点gk。遍历完成执行步骤(8)，否则执行步骤(4)。
(4)求出网格gk的网格邻域N(gk)。求N(gk)的目的是当判别映射轨迹ei是否包含网格gk时，允许轨迹对比时具有一定容错性，只要N(gk)中任意一个网格在ei上，都认为轨迹ei经过网格gk。执行步骤(5)。
本实施例中定义网格邻域N如下：对于给定网格g，以g为中心，则N为g自身及与其相邻的最多M(M的取值可以灵活变化，例如取8)个相邻网格所构成的网格集合，参见图6所示的几种情况：
对于给定的网格g：
(1)若g＝g11时，N＝{g11,g12,g21,g22}，共4个元素。
(2)若g＝g55时，N＝{g44,g45,g46,g54,g55,g56,g64,g65,g66}，共9个元素。
(3)若g＝g79时，N＝{g68,g69,g78,g79,g88,g89}，共6个元素。
定义网格邻域函数N(g):G→P(G)，对于给定输入网格g，返回g的网格邻域。N(gij)＝{gmn||i-m|≤1,|j-n|≤1.m,n∈N+}。其中gij是给定的输入网格，i和j分别是其对应的x和y方向的网格坐标。
(5)遍历集合T中所有轨迹ei。若遍历完成，执行步骤(3)，否则执行步骤(6)。
(6)判断轨迹ei是否至少包含网格邻域N(gk)中一点且网格gk位置满足pos(N(gk-1))<pos(N(gk))。若是，执行步骤(7)，否则执行步骤(5)。
上述步骤中POS表示网格位置，此公式表示此网格邻域中的点都比前一网格邻域中的点的网格位置都小；
网格位置的定义函数pos(t,g):T×G→N+，两输入参数取值范围均为N+。对于给定轨迹t和元素g，当存在下标i且为第一个时，使得ti＝g，则函数值为i，公式如下：
通过上述公式可以求出网格在轨迹首次出现的位置。
(7)判定得轨迹ei经过目标网格gk，满足过滤条件，需要保留。将轨迹ei添加到gk对应结果集合Rk中。执行步骤(5)。
(8)求出所有Rk交集R，R即为T中所有包含轨迹t的相似轨迹集。执行步骤(9)。
(9)输出过滤轨迹集合R。
S407中，当得到的比较结果为支持度值小于预设支持度阈值时，判断当前采样点网格坐标异常，并将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合更新为包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；否则，判定当前采样点网格坐标正常。并可将判决结果进行显示。
S406中，根据当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值包括但不限于以下两种方式中的任意一种：
方式一：
将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量除以上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量，得到支持度值；例如假设当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量为2，上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量位6，则支持度值＝2/6。
方式二：
将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的各历史轨迹的行车数量和除以上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的各历史轨迹行车数量和，得到支持度值。例如假设当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量为2，两条条历史轨迹的行车数分别为20和30；上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量位6，另外4条历史轨迹的行程数都为40，则支持度值＝(20+30)/(20+30+40+40+40+40)＝5/21。
具体采用哪一种计算方式可以根据具体需求灵活选定。
本实施例中，对于各个采样点，还可以计算各个采样点对应的轨迹距离和异常值中的进行至少一个进行显示，也便于后续统计管理。
在获取到当前采样点网格坐标后，可以采用以下计算公式计算所述当前采样点网格坐标对应的轨迹距离；
公式8中pi-1、pi分别为上一采样点和当前采样点；RE为地球半径，acos是反余弦函数；
t1＝cos(ai-1)×cos(ai)×cos(bi-1)×cos(bi)；
t2＝cos(ai-1)×sin(ai)×cos(bi-1)×sin(bi)；
t3＝sin(ai-1)×sin(bi-1)，
其中xi-1和yi-1为地理坐标pi-1的经度和纬度，xi和yi述为地理坐标pi的经度和纬度。
在获取到当前采样点网格坐标后，还可采用以下计算公式计算当前采样点网格坐标对应的异常值；
公式9中其中x＝support(i)*dist(pi-1,pi)；λ为温度常量参数，其区域可以灵活变化，例如可以取150[21]，θ为所述支持度阈值，dist(pi,pi-1)为采样点pi,pi-1的地球表面距离，具体参见公式8。score(0)＝score(1)＝0。公式9可以从正面反映轨迹当前异常程度，取决于前后两点距离和当前支持度，该值越大，轨迹越异常。
本发明实施例提供的轨迹补全方法AE-AUG，该算法步骤简明，实际应用时能快速求出一条路径让两不相邻网格连通。基于大量车辆历史GPS记录，生成历史轨迹数据，结合AE-AEG补全算法、异常检测算法、Bing Maps Tile System地图网格计算算法实现了一个响应时间段，整体检测准确率高的车辆轨迹监测方法。
实施例二：
本实施例提供了一种车辆行驶轨迹监测系统，参见图7所示，包括检测系统61(检测引擎Detection Engine)、网格系统62(包括网格管理器量大子组件，具体包括网格映射Mapping以及轨迹补全Augmenting)、数据库63(用于存储维护网格轨迹库)以及实时数据采集系统64；
检测系统61，用于检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标，并通过网格系统62将起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标(具体转换算法可以采用上述映射算法)，根据起点网格坐标和终点网格坐标从数据库63的网格轨迹库中查找(具体可以采用上述反向查找方法)出包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；
实时数据采集系统64用于对车辆在行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采集并通过网格系统62转换为采样点网格坐标后发给检测系统61；具体采样规则可以根据具体应用场景灵活设定。
检测系统61还用于获取车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，根据当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值，并将得到的所述支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定当前采样点网格坐标是否异常，且在比较结果为支持度值小于所述预设支持度阈值时，判断当前采样点网格坐标异常，并将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合更新为包含起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合。
本实施例中检测系统61、网格系统62、实时数据采集系统64实现各自功能的方式可以采用实施例一中的方式，例如检测系统61还可以采用实施例所示的方式进行轨迹距离和/或异常值的计算。本实施例对上述各系统的一种具体组网结构进行示例说明，参见图8所示，具体包括Hadoop平台和Web服务端，分别执行离线处理阶段和在线处理阶段任务。结合实际数据，各节点说明如下：
(1)历史车辆71指在过去任意时刻某一区域(例如深圳市)的出租车(当然也可以包括其他运营或私家车辆)群，本实施例可以仅关注其产生的历史位置数据。
(2)地理位置数据包收集器72(GPS Packet Collector)：数据合并节点，收集合并该区域所有出租车辆上传的历史GPS数据记录。
(3)HDFS(分布式文件系统)73：Hadoop平台依赖的数据存储节点。由于出租车产生的数据总量较大，例如深圳市的出租车每天新增数据约40G文件，记录条数达500万余条。受限于存储空间，实际中最多可保存半年数据。
(4)数据清洗器74(Data Cleaner)：由于网络不稳定、设备老化等原因，导致原始数据存在大量异常情况，如字段缺失、记录上报延时、GPS坐标漂移、车辆间歇性失联等，大大降低数据质量。针对此类问题，清洗器在尽可能保证数据完整性的前提下，去掉异常记录。
(5)地理位置包接收器75(GPS Packet Receiver)，实时数据采集系统64中的一员：实时数据中转节点，在线接收检测车辆发送的GPS数据包。
(6)数据格式化器76(Data Formatter)，实时数据采集系统64中的一员：提取检测车辆数据包车牌号、经纬度、上报时间、载客状态等字段，并格式化为语义对象，方便数据传输和分析。
(7)网格管理器77(Grid Manager)，网格系统62中的一员：Hadoop平台和Web服务端公共组件，提供网格操作相关功能，如求网格邻域N(gi)、网格在轨迹中的索引位置pos(t,gi)，同时包含网格映射(Mapping)和轨迹补全(Augmenting)两子组件。
(8)网格映射组件78(Mapping)，网格系统62中的一员：实现网格映射函数ρ，将经纬度坐标映射为网格坐标，实现轨迹点离散化。
(9)轨迹补全组件79(Augmenting)，网格系统62中的一员：实现轨迹补全函数aug，在不相邻的两个网格插入网格，使两者连通。
(10)数据库管理器710(Database Manager)：离线阶段时将Grid Manager生成的网格轨迹数据存入轨迹数据库，在线阶段时为检测引擎提供轨迹查询服务。
(11)轨迹数据库711(Trajectories Database),也即数据库：包含正序和逆序两部分数据。正序指通过轨迹编号索引所有轨迹点，逆序指通过网格坐标索引所有经过该点的轨迹。假设轨迹t1＝＜g1,g2,g3＞，t2＝＜g1,g2,g4＞，t3＝＜g2,g3,g4＞，此部分为正序数据，对应的逆序数据为g1:＜(t1,1),(t2,1)＞，g2:＜(t1,2),(t2,2),(t3,1)＞，g3:＜(t1,3),(t3,2)＞，g4:＜(t2,3),(t3,3)＞。正序逆序数据互相冗余，目的是加快轨迹检索速度。
(12)检测引擎712(Detection Engine)，检测系统61的一员：检测系统61中最重要组件，实现检测算法。同时与Grid Manager和Database Manager进行交互，输入轨迹点和历史轨迹集合，检测该点是否异常。
(13)Web控制器713(Web Controller)，检测系统61中的一员：与终端设备进行交互，发布检测结果。
基于上述组网系统，本实施例以车辆的监测整个过程进行示例说明，参见图9所示，包括：
S801：输入结构化实时车辆状态记录。出租车车载终端设备将车辆当前行驶状态信息上传至检测服务器，服务器抽取有效检测字段，并将数据结构化，最后将结构化数据传送到检测引擎。执行步骤S802。
S802：检测引擎接收到新的轨迹点信息时，根据记录是否包含终点经纬度坐标，判断车辆是否开始新的运营轨迹，也即开始新的行程。若是，执行步骤S803，否则执行步骤S808。
S803：出租车开始了一条新的运营轨迹，即新载客人，从记录中取出起点、终点经纬度坐标。执行步骤S804。
S804：检测引擎向网格管理器发送命令，将起点、终点坐标映射为对应网格点。执行步骤S805。
S805：检测引擎向数据库管理器发送检索命令，传递起、终点网格，求出历史轨迹集合。
求解时，由于轨迹数量众多，本实施例不采用轨迹库全遍历方法，逐条判断是否同时经过起、终点，而是通过网格逆向索引出各自落入的全部轨迹ID，通过两者交集求得。该集合由所有恰好或经过起、终点网格的轨迹构成。执行步骤S806。
S806：设置初始检测结果。起始坐标点默认为正常，支持度为1，异常值、轨迹距离为0。执行步骤S807。
S807：发布检测结果。此处所有检测结果统一发送到出租车模拟检测系统61控制台Web页面，以图表和地图形式展示。执行步骤S822：。
S808：读取车辆上一次检测结果状态信息。出租车仍在载客运营行驶过程中，当前轨迹点为在线轨迹中最新一点，且本次检测受到上一次检测结果影响，故需要读取上一次状态信息。执行步骤S809。
S809：读取记录经纬度坐标点，检测引擎向网格管理器发送命令，将坐标点映射为对应网格。执行步骤S810。
S810：判读最新坐标点对应的网格与上一坐标点对象的网格是否相同。若相同，执行步骤S811。否则执行步骤S812。
S811：最新轨迹点与上一轨迹点落入同一网格，所有检测状态保持不变。若上一轨迹点正常，当前轨迹点正常，否则异常。前后两点含有相同的支持度，异常值和异常距离。执行步骤S807。
S812：最新接收的轨迹网格与上一轨迹网格不同，需要重新计算当前网格支持度，需读取上一状态轨迹集合。执行步骤S813。
S813：记录过滤前轨迹集合包含的轨迹总数，即上一状态轨迹集合轨迹数count(Ti-1)。执行步骤S813。
S814：根据hasPath函数过滤当前工作轨迹集合。hasPath函数两输入参数分别是被过滤的候选轨迹集合和作为过滤条件的参考轨迹，此处对应上一状态轨迹集合和当前最新接收的轨迹点，找出包含当前轨迹点的所有轨迹。执行步骤S815。
S815：由步骤S814得出过滤后的轨迹集合，记录过滤后集合包含的轨迹数目count(Tsi)。执行步骤S816。
S816：求出当前轨迹点的支持度support。计算如下：support＝count(Tsi)/count(Ts,i-1)。执行步骤S817。
S817：判断当前轨迹点支持度support是否低于设定阈值。若否，则判定当前轨迹点是正常的，执行步骤S818；否则为异常的，执行步骤S822。
S818：根据步骤S817的判定标准，最新接收的轨迹点是正常的。正常指车辆从上一个轨迹点gi行驶到当前轨迹点gj的历史轨迹数目至少超过了设定参考值，即从gi到gj的走法属于常规路线。执行步骤S819。
S819：计算当前轨迹点所对应的异常值score。其中score(i-1)是上一状态异常值，与当前支持度呈负相关，与上一轨迹点到当前轨迹点的距离呈正相关。执行步骤S820。
S820：计算当前轨迹点对应的轨迹距离。轨迹距离为所有异常点和异常点到正常点之间的球面距离之和。只有当前和上一状态轨迹点均为正常时，异常距离才保持不变；否则需要累加dist(pi,pi-1)。执行步骤S821。
S821：设置当前轨迹点检测结果。根据上述计算的支持度、异常值、异常距离，重新设置当前轨迹点的检测结果。执行步骤S807。
S822：根据步骤S817的判定标准，最新接收的轨迹点是异常的。异常指车辆从上一个轨迹点gi行驶到当前轨迹点gj的历史轨迹数目不超过设定的参考值，即从gi到gj的走法属于非常规路线。执行步骤S823。
S823：重置轨迹集合到初始轨迹集合。由于上一个状态轨迹集合经过当前轨迹点过滤后，轨迹数过少已低于预设值，若不将轨迹集合重置到初始状态，则之后接收的所有轨迹点都会判定为异常的。执行步骤S819。
为了便于理解，下面以一个在线检测例子说明问题。
如图10所示，假设有3组常规路线，即从起点S形式至终点D大部分出租车司机载客的首选线路，箭头方向代表行车方向，灰色网格代表常规线路所占区域。假定有40个司机沿H2线路行驶，30个司机沿H3线路，30个司机沿H1线路。H4线路为目标测试轨迹t，各黑点为服务器实际接收到的GPS坐标点，黑点编号代表服务器接收数据的先后顺序。
总体观察，测试轨迹t中大部分点落在常规线路所占网格，只有＜g7,g8＞落入新网格中。另一方面，虽然＜g4,g5,g6＞落入常规线路网格，但其出现方向与红色轨迹相反。
检测开始，服务器依次接收到＜g1,g2,g3,g4＞点，此段有H1历史轨迹支持，4点检测均为正常。当接收到＜g5,g6＞时，3组常规线路中只有H3轨迹经过该网格区域，但两者行进方向相反，即没有历史轨迹符合该走法，故＜g5,g6＞两点检测是异常的。而＜g7,g8＞完全落入新网格，不在任何历史轨迹所经区域上，故＜g7,g8＞也是异常点。当接收到g9时，虽然没有落入常规线路网格中，但其网格邻域在H2轨迹集上，该点正常。当接收到＜g10,g11＞时，测试轨迹回落到常规网格，且方向与H2轨迹集一致，因此＜g10,g11＞为正常点。
在检测过程中，历史轨迹工作集和支持度变化如下表2，假设异常判别阈值为0.1。
表2
如上表2所示，当接收到起点S时，历史轨迹工作集处于初始状态，T1＝100。当第i个点到来，对上一状态工作集Ti-1进行过滤并求出支持度。每当支持度低于异常阈值时，需要将当前工作集重置为T1状态。最终输出正常点集为＜g1,g2,g3,g4,g9,g10,g11＞，异常点集为＜g5,g6,g7,g8＞。
本发明实施例提供的轨迹补全方法AE-AUG可以简单、快速的求出一条路径让两不相邻网格连通。本发明实施例提供的系统可以基于大量车辆历史GPS记录，生成历史轨迹数据，结合AE-AEG补全算法、异常检测算法、Bing Maps Tile System地图网格计算算法实现对车辆行驶轨迹快速、可靠的检测，避免司机恶意绕行，提升用户体验满意度。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明实施例所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种车辆行驶轨迹监测方法，包括：
检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标；
将所述行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标；并在网格轨迹库中查找出包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；
对所述车辆在所述行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采样并转换为采样点网格坐标；
获取所述车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息；
根据所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值；
将得到的所述支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定所述当前采样点网格坐标是否异常。
2.如权利要求1所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，检测到车辆开始新的行程之前，还包括设置网格轨迹库中的各历史轨迹的过程，包括：
获取各车辆的历史行程以及在各历史行程中的历史位置地理坐标；
将各车辆在一个历史行程中的各历史位置地理坐标换成对应的网格坐标，并将该历史行程的起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标；
将每一车辆在所述历史行程中的起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标进行轨迹补全处理得到各车辆完成所述历史行程的历史轨迹，并得到各历史轨迹的行车数量。
3.如权利要求2所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，将在所述历史行程中的起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标进行轨迹补全处理包括：
将所述起点网格坐标、各个历史位置的网格坐标、以及终点网格坐标映射到网格系统对应的各网格中；
以所述起点网格坐标对应的网格为起点，所述终点网格坐标对应的网格为终点，按照各历史位置的网格坐标获取的时序，依次找到相邻两个网格；
如果相邻两个网格在同一行或列，则以相邻两个网格在同一行或列之间的网格作为补全网格将两个网格连接；
否则，确定所述相邻两个网格之间的网格组成的内矩形，然后以网格内矩形的短边为边长确定正方形，并以所述相邻网格中靠近起点的网格为起点取正方形对角上的各网格作为补全网格，然后再取对角线上最后一个网格所在行或列到所述相邻网格中另一个网格之间的所有网格作为补全网格。
4.如权利要求2所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，在网格轨迹库中查找出包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合包括：
在所述网格轨迹库中查找出所有包含所述起点网格坐标的历史轨迹作为起点轨迹集合，并查找出所有包含所述终点网格坐标的历史轨迹作为终点轨迹集合；
取所述起点轨迹集合和所述终点轨迹集合的交集得到包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合。
5.如权利要求2所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，将所述上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除包括：
判断上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的某一历史轨迹对应的网格集合中是否包含所述当前采样点网格坐标对应的网格，如是，判断该历史轨迹包含当前采样点网格坐标；否则，判断该历史轨迹对应的网格集合中是否包含所述当前采样点网格坐标对应的网格领域中的某一相邻网格，且该相邻网格满足pos(N(gk-1))<pos(N(gk))，如是，判断该历史轨迹包含当前采样点网格坐标，否则，判断该历史轨迹不包含当前采样点网格坐标。
6.如权利要求2所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，根据所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值包括：
将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量除以所述上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的历史轨迹数量，得到支持度值；
或，
将当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中的各历史轨迹的行车数量和除以所述上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中的各历史轨迹行车数量和，得到支持度值。
7.如权利要求1-6任一项所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，判断车辆是否开始新的行程包括：
接收车辆当前发送的实时位置上报信息，所述实时位置上报信息中包含当前所在位置的地理坐标以及当前行程的起点地理坐标和终点的地理坐标；
判断所述车辆当前实时位置上报信息中的起点地理坐标和终点的地理坐标与上一次发送的实时位置上报信息中的起点地理坐标和终点的地理坐标是否相同，如否，则判断所述车辆开始新的行程；否则，判断所述车辆在执行原行程。
8.如权利要求1-6任一项所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，所述比较结果为所述支持度值小于所述预设支持度阈值时，判断所述当前采样点网格坐标异常，将所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合更新为包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合。
9.如权利要求1-6任一项所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，在获取到所述当前采样点网格坐标后，还包括采用以下计算公式计算所述当前采样点网格坐标对应的轨迹距离；
所述pi-1、pi分别为上一采样点和当前采样点；所述RE为地球半径；所述t1＝cos(ai-1)×cos(ai)×cos(bi-1)×cos(bi)，所述t2＝cos(ai-1)×sin(ai)×cos(bi-1)×sin(bi)，所述t3＝sin(ai-1)×sin(bi-1)，所述所述所述xi-1和yi-1为所述pi-1的经度和纬度，所述xi和yi述为所述pi的经度和纬度。
10.如权利要求9所述的车辆行驶轨迹监测方法，其特征在于，在获取到所述当前采样点网格坐标后，还包括采用以下计算公式计算所述当前采样点网格坐标对应的异常值；
所述所述x＝support(i)*dist(pi-1,pi)；所述λ为温度常量参数，所述θ为所述支持度阈值，所述dist(pi,pi-1)为采样点pi,pi-1的地球表面距离。
11.一种车辆行驶轨迹监测系统，其特征在于，包括检测系统、网格系统、数据库以及实时数据采集系统；
检测系统，用于检测到车辆开始新的行程时，获取该行程之起点地理坐标和终点的地理坐标，并通过所述网格系统将所述起点地理坐标和终端地理坐标分别转换为起点网格坐标和终点网格坐标，根据所述起点网格坐标和终点网格坐标从所述数据库的网格轨迹库中查找出包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合；
所述实时数据采集系统用于对所述车辆在所述行程过程中当前所在位置的地理坐标进行采集并通过所述网格系统转换为采样点网格坐标后发给所述检测系统；
所述检测系统还用于获取所述车辆上一采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，并将该轨迹集合中不包含当前采样点网格坐标的历史轨迹清除，得到当前采样点网格坐标对应的轨迹集合中历史轨迹信息，根据所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合以及上一采样点网格坐标对应的轨迹集合计算当前采样点网格坐标的支持度值，并将得到的所述支持度值与预设支持度阈值进行比较，根据比较结果确定所述当前采样点网格坐标是否异常。
12.如权利要求11所述的车辆行驶轨迹监测系统，其特征在于，所述检测系统还用于在所述比较结果为所述支持度值小于所述预设支持度阈值时，判断所述当前采样点网格坐标异常，并将所述当前采样点网格坐标对应的轨迹集合更新为包含所述起点网格坐标和终点网格坐标的所有历史轨迹的轨迹集合。
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