CN110334170A - 一种时空轨迹压缩算法 - Google Patents

一种时空轨迹压缩算法 Download PDF

Info

Publication number
CN110334170A
CN110334170A CN201910596234.XA CN201910596234A CN110334170A CN 110334170 A CN110334170 A CN 110334170A CN 201910596234 A CN201910596234 A CN 201910596234A CN 110334170 A CN110334170 A CN 110334170A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
space
time trajectory
particular point
size
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.)
Granted
Application number
CN201910596234.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110334170B (zh
Inventor
许岗
张泰银
郭晓东
魏凤岐
王植飞
邹远龙
张敏
石毓杰
王燕
郭莹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Inner Mongolia University
Original Assignee
Inner Mongolia University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Inner Mongolia University filed Critical Inner Mongolia University
Priority to CN201910596234.XA priority Critical patent/CN110334170B/zh
Publication of CN110334170A publication Critical patent/CN110334170A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110334170B publication Critical patent/CN110334170B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种时空轨迹压缩算法，包含以下步骤：A、提取关键属性，去除无用属性；B、设定缓冲区大小与步长；C、进行时空轨迹压缩；D、高德地图API进行显示，首先通过添加覆盖物将点集标注，其次按顺序通过连线功能进行线段连接，最后在特殊点进行特殊点的标记；本发明的有益效果是：1）实现在等步长压缩的过程中，不会造成两个相邻的检查点区间中存在特殊标记点，从而使得特殊点遗漏的问题。2）实现在保证特殊点完整的情况下，不会造成原有时空轨迹完整性的损失。

Description

一种时空轨迹压缩算法
技术领域
本发明涉及数据分析与数据处理领域，具体是一种时空轨迹压缩算法。
背景技术
等步长压缩算法是一按照相等的步长抽取点进行压缩的算法，选取一定的步长作为间隔，相邻的检查点中间的距离即为步长。是一种基础的算法，非常容易上手使用，并且被广泛使用。在许多情况下等步长法可完全代替数学分析的方法建模。
高德地图API是高德公司提供的地图借口，高德开放平台提供2D，3D，卫星多种地图形式供开发者选择，无论基于哪种平台，都可以通过高德开放平台提供的API和SDK轻松的完成地图的构建工作。同时还提供强大的地图再开发能力，全面的地图数据支持，离线在线两种使用方式，多种地图交互模式，满足各个场景下对地图的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种时空轨迹压缩算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种时空轨迹压缩算法，包含以下步骤：
A、提取关键属性，去除无用属性；
B、设定缓冲区大小与步长；
C、进行时空轨迹压缩；
D、高德地图API进行显示，首先通过添加覆盖物将点集标注，其次按顺序通过连线功能进行线段连接，最后在特殊点进行特殊点的标记。
作为本发明的进一步技术方案：所述步骤A具体是：获取需要关注的特殊属性，例如超速预警，报警值等关键信息，并将数据集中这些属性保留；去除无用属性，将其从数据集中删除。
作为本发明的进一步技术方案：所述无用属性包括状态位和车辆无用信息。
作为本发明的进一步技术方案：所述步骤B具体是：缓冲区大小通过第一步确定了特殊属性之后，按照等步长的算法，步长确定，点集大小也就随即确定，若考虑其中的特殊点，则单纯的等步长算法计算出的点集大小不能满足实际所需的大小，所以需要设置缓冲区，需要对数据集中单车辆的特殊点进行统计，取其中最大数值即为缓冲区的大小，这是基于最坏情况考虑，当违章点过于集中与某一处时，原本的点集大小容量可能会在尚未到达终点时达到饱和，从而压缩完毕，但是结果却是缺失的，为了将时空轨迹描绘完整，设置缓冲区，缓冲区的大小与数据集中单车最大违章点数相等，这样确保了违章点与检查点的互换，不会导致原有时空轨迹不能完整的被记录被压缩，保证缓冲区大小足够，从而保证时空轨迹在不遗漏特殊点的前提下，保证完整性，步长大小根据具体数据集设定，若点较为密集，则选取较大的步长；反之，点若较为稀疏，则选择较小的步长。
作为本发明的进一步技术方案：所述步骤C的压缩过程中，若上一个检查点与下一个检查点构成的区间当中，存在特殊点，则将下一个检查点暂时弃用，将此区间缩小为上一个检查点与特殊点所构成的区间，并切特殊点作为下一个检查区间的左端点继续进行等步长压缩。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：1）实现在等步长压缩的过程中，不会造成两个相邻的检查点区间中存在特殊标记点，从而使得特殊点遗漏的问题。2）实现在保证特殊点完整的情况下，不会造成原有时空轨迹完整性的损失。
附图说明
图1是本发明缓冲区算法图解；
图2是本发明特殊点与检查点交换图解；
图3是本发明的实施框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：请参阅图1-3，一种时空轨迹压缩算法，包括
A、提取关键属性，去除无用属性。
(1)获取需要关注的特殊属性，例如超速预警，报警值等关键信息，并将数据集中这些属性保留。
(2)去除无用属性，例如状态位，车辆无用信息等属性，将其从数据集中删除。
B、设定缓冲区大小与步长。
(1)缓冲区大小通过第一步确定了特殊属性之后。按照等步长的算法，步长确定，点集大小也就随即确定，若考虑其中的特殊点，则单纯的等步长算法计算出的点集大小不能满足实际所需的大小，所以需要设置缓冲区。需要对数据集中单车辆的特殊点进行统计，取其中最大数值即为缓冲区的大小。这是基于最坏情况考虑，当违章点过于集中与某一处时，原本的点集大小容量可能会在尚未到达终点时达到饱和，从而压缩完毕，但是结果却是缺失的，为了将时空轨迹描绘完整，设置缓冲区，缓冲区的大小与数据集中单车最大违章点数相等，这样确保了违章点与检查点的互换（如图2互换方式，可能会导致步长在特定情况下缩小，），不会导致原有时空轨迹不能完整的被记录被压缩，保证缓冲区大小足够，从而保证时空轨迹在不遗漏特殊点的前提下，保证完整性。
(2)步长大小根据具体数据集设定，若点较为密集，则选取较大的步长；反之，点若较为稀疏，则选择较小的步长。
具体计算缓冲区公式如图1所示。
C、进行时空轨迹压缩。
具体如图2所示。
D、高德地图API进行显示，首先通过添加覆盖物将点集标注，其次按顺序通过连线功能进行线段连接，最后在特殊点进行特殊点的标记。
本实施例通过对得到的时空轨迹进行特殊属性标记，并去除不需要的属性。之后进行基于缓冲区与检查点的时空轨迹压缩，实现了保证时空轨迹完整性与特殊点完整性的时空轨迹压缩，通过压缩得到相应的压缩数据集。利用高德地图API实现数据可视化，通过高德地图中的添加覆盖物与连线功能，对时空轨迹数据进行连接，并通过不同的颜色对不同车辆对象的时空轨迹进行标注。最后通过高德地图API对特殊点的特殊属性进行覆盖物的解释说明，从而实现完整的压缩数据可视化的功能。
本发明主要技术在于改良时空轨迹算法，在原有的等步长时空轨迹压缩算法。在现存的等步长压缩算法中，改良了缓冲区与特殊点检查，得到了新的算法，以便实现轨迹完整与特殊点完整。
实施例2，在实施例1的基础上，在压缩过程中，若上一个检查点与下一个检查点构成的区间当中，存在特殊点，则将下一个检查点暂时弃用，将此区间缩小为上一个检查点与特殊点所构成的区间，并切特殊点作为下一个检查区间的左端点继续进行等步长压缩。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种时空轨迹压缩算法，其特征在于，包含以下步骤：
提取关键属性，去除无用属性；
设定缓冲区大小与步长；
进行时空轨迹压缩；
高德地图API进行显示，首先通过添加覆盖物将点集标注，其次按顺序通过连线功能进行线段连接，最后在特殊点进行特殊点的标记。
2.根据权利要求1所述的一种时空轨迹压缩算法，其特征在于，所述步骤A具体是：获取需要关注的特殊属性，例如超速预警，报警值等关键信息，并将数据集中这些属性保留；去除无用属性，将其从数据集中删除。
3.根据权利要求1所述的一种时空轨迹压缩算法，其特征在于，所述无用属性包括状态位和车辆无用信息。
4.根据权利要求1所述的一种时空轨迹压缩算法，其特征在于，所述步骤B具体是：缓冲区大小通过第一步确定了特殊属性之后，按照等步长的算法，步长确定，点集大小也就随即确定，若考虑其中的特殊点，则单纯的等步长算法计算出的点集大小不能满足实际所需的大小，所以需要设置缓冲区，需要对数据集中单车辆的特殊点进行统计，取其中最大数值即为缓冲区的大小，这是基于最坏情况考虑，当违章点过于集中与某一处时，原本的点集大小容量可能会在尚未到达终点时达到饱和，从而压缩完毕，但是结果却是缺失的，为了将时空轨迹描绘完整，设置缓冲区，缓冲区的大小与数据集中单车最大违章点数相等，这样确保了违章点与检查点的互换，不会导致原有时空轨迹不能完整的被记录被压缩，保证缓冲区大小足够，从而保证时空轨迹在不遗漏特殊点的前提下，保证完整性，步长大小根据具体数据集设定，若点较为密集，则选取较大的步长；反之，点若较为稀疏，则选择较小的步长。
5.根据权利要求1所述的一种时空轨迹压缩算法，其特征在于，所述步骤C的压缩过程中，若上一个检查点与下一个检查点构成的区间当中，存在特殊点，则将下一个检查点暂时弃用，将此区间缩小为上一个检查点与特殊点所构成的区间，并切特殊点作为下一个检查区间的左端点继续进行等步长压缩。
CN201910596234.XA 2019-07-03 2019-07-03 一种时空轨迹压缩方法 Active CN110334170B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910596234.XA CN110334170B (zh) 2019-07-03 2019-07-03 一种时空轨迹压缩方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910596234.XA CN110334170B (zh) 2019-07-03 2019-07-03 一种时空轨迹压缩方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110334170A true CN110334170A (zh) 2019-10-15
CN110334170B CN110334170B (zh) 2021-04-20

Family

ID=68144189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910596234.XA Active CN110334170B (zh) 2019-07-03 2019-07-03 一种时空轨迹压缩方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110334170B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111046049A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 西南交通大学 一种货车gps轨迹数据压缩方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040252053A1 (en) * 2003-06-13 2004-12-16 Harvey A. Stephen Security system including a method and system for acquiring GPS satellite position
CN103278833A (zh) * 2013-05-13 2013-09-04 深圳先进技术研究院 一种基于北斗/gps数据的线路推荐系统及方法
CN105469435A (zh) * 2016-01-20 2016-04-06 北京格灵深瞳信息技术有限公司 一种轨迹压缩方法及装置
US20170068689A1 (en) * 2015-09-07 2017-03-09 Casio Computer Co., Ltd. Geographic coordinate encoding device, method, and storage medium, geographic coordinate decoding device, method, and storage medium, and terminal unit using geographic coordinate encoding device
CN106643734A (zh) * 2016-12-30 2017-05-10 中国科学院电子学研究所 时空轨迹数据的分级处理方法
CN107133236A (zh) * 2016-02-29 2017-09-05 北京京东尚科信息技术有限公司 地理位置轨迹优化的方法和装置
CN108259463A (zh) * 2017-12-05 2018-07-06 北京掌行通信息技术有限公司 一种定位轨迹与行驶路径的融合压缩方法及系统
CN109831212A (zh) * 2019-02-27 2019-05-31 重庆大学 一种能充分利用数据特征的时间轨迹表示和压缩框架

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040252053A1 (en) * 2003-06-13 2004-12-16 Harvey A. Stephen Security system including a method and system for acquiring GPS satellite position
CN103278833A (zh) * 2013-05-13 2013-09-04 深圳先进技术研究院 一种基于北斗/gps数据的线路推荐系统及方法
US20170068689A1 (en) * 2015-09-07 2017-03-09 Casio Computer Co., Ltd. Geographic coordinate encoding device, method, and storage medium, geographic coordinate decoding device, method, and storage medium, and terminal unit using geographic coordinate encoding device
CN105469435A (zh) * 2016-01-20 2016-04-06 北京格灵深瞳信息技术有限公司 一种轨迹压缩方法及装置
CN107133236A (zh) * 2016-02-29 2017-09-05 北京京东尚科信息技术有限公司 地理位置轨迹优化的方法和装置
CN106643734A (zh) * 2016-12-30 2017-05-10 中国科学院电子学研究所 时空轨迹数据的分级处理方法
CN108259463A (zh) * 2017-12-05 2018-07-06 北京掌行通信息技术有限公司 一种定位轨迹与行驶路径的融合压缩方法及系统
CN109831212A (zh) * 2019-02-27 2019-05-31 重庆大学 一种能充分利用数据特征的时间轨迹表示和压缩框架

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冯神柱: "路网轨迹数据的压缩存储技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111046049A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 西南交通大学 一种货车gps轨迹数据压缩方法
CN111046049B (zh) * 2019-12-20 2021-10-26 西南交通大学 一种货车gps轨迹数据压缩方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110334170B (zh) 2021-04-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109491735B (zh) 集成数据生成与校验的综合监控人机界面组态实现方法
CN110442659B (zh) 一种区域划分方法和装置
CN116883801A (zh) 基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法
CN110334170A (zh) 一种时空轨迹压缩算法
CN103795417B (zh) 一种最大误差可控的轨迹数据压缩方法
CN106027603A (zh) 一种邮件附件的管理方法、装置及智能终端
CN103455964A (zh) 一种基于案件信息的案件线索分析系统及方法
CN105760626B (zh) 新建地铁车站的管线路由图生成系统及方法
CN108830426A (zh) 救援线路规划方法及相关产品
CN113298130A (zh) 目标图像的检测、目标对象检测模型的生成方法
CN112149506A (zh) 结合rpa和ai的图像中的表格生成方法、设备及存储介质
CN107169175A (zh) 一种校验架空线路拓扑设计合理性的方法及系统
CN106776680A (zh) 一种分布式流数据的采集方法
CN107059638B (zh) 一种基于bim的斜拉桥不配重施工系统
CN116821119A (zh) 一种报文解析代码的生成方法、装置及服务器
CN106919499A (zh) 一种采集日志消息的方法和装置
CN101871784A (zh) 过滤poi的系统及其方法
CN103365705B (zh) 消息队列处理方法和装置
CN103914481B (zh) 数据存储方法和装置
CN113362421A (zh) 地图中导流区的绘制方法、装置和电子设备
WO2020232979A1 (zh) 一种三角网外边界的快速抽取方法
CN102646282A (zh) 基于邻接边二叉树的dnc面几何构造方法
CN109062672A (zh) 一种处理磁盘树节点的方法、装置和存储介质
CN109376070A (zh) 一种应用程序控件的测试方法及终端设备
CN115934873B (zh) 一种基于地图经纬度坐标的事件查询方法

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