CN110727757A - 轨迹数据的处理方法及装置、电子设备 - Google Patents

轨迹数据的处理方法及装置、电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种轨迹数据的处理方法及装置、电子设备。其中,该方法包括:获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。本发明解决了相关技术中由于GPS信号或设备系统问题,导致记录的运动轨迹缺失,导致用户使用兴趣下降的技术问题。

Description

轨迹数据的处理方法及装置、电子设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种轨迹数据的处理方法及装置、电子设备
背景技术
相关技术中,利用手机或者智能手表等设备的GPS记录用户运动过程中轨迹已经很普遍,例如,使用软件来计算跑步轨迹、一段时间内的散步轨迹等;但是,当前的跑步轨迹记录中,常常会出现,由于GPS信号弱、设备系统问题、硬件问题、天气问题等原因,经常会出现GPS信号中断的问题,造成跑步的GPS轨迹数据中断不连续。这样会导致在查看自己一段时间内的运动轨迹时,往往只能看到截断的运动轨迹,并不是完整的运动轨迹,尤其是在登山运动、山区旅游等地区活动时,受到地理环境影响,GPS信号减弱,无法实时记录用户的运动轨迹,导致最终给出的运动轨迹是不完整的,用户使用兴趣下降。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种轨迹数据的处理方法及装置、电子设备,以至少解决相关技术中由于GPS信号或设备系统问题,导致记录的运动轨迹缺失,导致用户使用兴趣下降的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种轨迹数据的处理方法,包括:获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对所述轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
可选地,获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合的步骤,包括:控制佩戴在用户身体上的可穿戴设备记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述可穿戴设备至少包括:手环;或者,控制运动APP或运动应用记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合。
可选地,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点的步骤,包括:计算每个轨迹点的第一轨迹时刻与上一轨迹点的第二轨迹时刻的时间差值;若所述时间差值大于或等于预设时间阈值,则确定轨迹线路中存在缺失轨迹点;若所述时间差值小于预设时间阈值,确定所述轨迹线路中的当前路段不存在缺失轨迹点。
可选地,在判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点之后,所述处理方法还包括:若确定轨迹线路中存在缺失的运动轨迹点,则记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,其中,所述轨迹点位置至少包括:轨迹点纬度和轨迹点经度;预估缺失轨迹线路恢复后的第一个轨迹点轨迹时刻和轨迹点位置。
可选地,对所述轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:确定待补全轨迹点的目标轨迹线路;获取用户历史运动数据库中保存的历史轨迹线路;确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度;若所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度大于预设相似度阈值,则根据所述历史轨迹线路的各个运动轨迹点补全所述目标轨迹线路。
可选地,确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度的步骤,包括:确定所述历史轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第一轨迹经纬度集合;获取所述目标轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第二轨迹经纬度集合;计算所述第一轨迹经纬度集合中各个轨迹点的经纬度与所述第二轨迹经纬度集合中的各个运动轨迹点的经纬度之间的差值,得到地理距离值集合;基于所述地理距离值集合中各个距离值数据确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度。
可选地,对所述轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:确定待补全的目标轨迹线路、待补全的目标时间段以及所述目标轨迹线路中待补全的目标轨迹段;将所述轨迹线路中的轨迹经度和轨迹纬度数据转换为时间序列数据,其中,基于所述时间序列数据和所述目标时间段,确定待补全的各个运动轨迹点的轨迹时刻;利用时间序列预测算法,预测所述目标轨迹段的轨迹经度数据和轨迹纬度数据;依据所述时间序列数据、所述轨迹经度数据和所述轨迹纬度数据确定各个补全轨迹点;将所述补全轨迹点插入到所述目标轨迹段,以补全所述轨迹线路。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种轨迹数据的处理装置,包括:获取单元,用于获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;判断单元,用于基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;补全单元,用于在判断出轨迹线路存在缺失轨迹点时,对所述轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
可选地,所述获取单元包括:第一控制模块,用于控制佩戴在用户身体上的可穿戴设备记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述可穿戴设备至少包括:手环;或者,第二控制模块,用于控制运动APP或运动应用记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合。
可选地,所述判断单元包括:第一计算模块,用于计算每个轨迹点的第一轨迹时刻与上一轨迹点的第二轨迹时刻的时间差值;第一确定模块,用于在所述时间差值大于或等于预设时间阈值时,确定轨迹线路中存在缺失轨迹点;第二确定模块,用于在所述时间差值小于预设时间阈值时,确定所述轨迹线路中的当前路段不存在缺失轨迹点。
可选地,所述轨迹数据的处理装置还包括:记录单元,用于在判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点之后,若确定轨迹线路中存在缺失的运动轨迹点,则记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,其中,所述轨迹点位置至少包括:轨迹点纬度和轨迹点经度;预估单元预估缺失轨迹线路恢复后的第一个轨迹点轨迹时刻和轨迹点位置。
可选地,所述补全单元包括:第三确定模块,用于确定待补全轨迹点的目标轨迹线路;第一获取模块,用于获取用户历史运动数据库中保存的历史轨迹线路;第四确定模块,用于确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度;补全模块,用于在所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度大于预设相似度阈值时,根据所述历史轨迹线路的各个运动轨迹点补全所述目标轨迹线路。
可选地,所述第四确定模块包括:第一确定子模块,用于确定所述历史轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第一轨迹经纬度集合;第一获取子模块,用于获取所述目标轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第二轨迹经纬度集合;第一计算子模块,用于计算所述第一轨迹经纬度集合中各个轨迹点的经纬度与所述第二轨迹经纬度集合中的各个运动轨迹点的经纬度之间的差值,得到地理距离值集合;第二确定子模块,用于基于所述地理距离值集合中各个距离值数据确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度。
可选地,所述补全单元包括:第五确定模块,用于确定待补全的目标轨迹线路、待补全的目标时间段以及所述目标轨迹线路中待补全的目标轨迹段;转换模块,用于将所述轨迹线路中的轨迹经度和轨迹纬度数据转换为时间序列数据,其中,基于所述时间序列数据和所述目标时间段,确定待补全的各个运动轨迹点的轨迹时刻;预测模块,用于利用时间序列预测算法,预测所述目标轨迹段的轨迹经度数据和轨迹纬度数据;第六确定模块,用于依据所述时间序列数据、所述轨迹经度数据和所述轨迹纬度数据确定各个补全轨迹点;插入模块,用于将所述补全轨迹点插入到所述目标轨迹段,以补全所述轨迹线路。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种电子设备,包括:处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的轨迹数据的处理方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的轨迹数据的处理方法。
在本发明实施例中,采用获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。在该实施例中,可以在用户运动(例如,登山、跑步、散步等)结束时,获取轨迹数据缺失的时间段,补全这段时间的轨迹数据,从而完整记录运动数据,让用户能够查看到完整的运动轨迹,提高用户的使用兴趣,从而解决相关技术中由于GPS信号或设备系统问题,导致记录的运动轨迹缺失,导致用户使用兴趣下降的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种可选的轨迹数据的处理方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的一种可选的轨迹补全的示意图;
图3是根据本发明实施例的一种可选的轨迹数据的处理装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明下述实施例可以应用于各种可穿戴设备及其相关的控制系统中,通过可穿戴设备(手环、手表、腰带、绑腿等)以及相应的APP、应用等记录用户的运动轨迹,如果出现了定位技术(例如,GPS、北斗导航等)中断带来的轨迹数据缺失,系统会在运动结束时,自动补全这部分数据,完整的记录用户的运动过程。
本发明实施例中,并不限定运动的类型,包括但不限于:跑步、登山、散步等。在可穿戴设备中使用的轨迹定位技术包括但不限于:GPS模块定位、北斗导航定位等。从运动跑步开始,不断记录定位数据(时间、经度、纬度),在用户运动结束时,判断是否出现轨迹缺失,如果有轨迹缺失的问题,通过算法补全缺失数据段,之后上传整个运动轨迹数据。
根据本发明实施例,提供了一种轨迹数据的处理方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种可选的轨迹数据的处理方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;
步骤S104,基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;
步骤S106,若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
通过上述步骤,可以采用获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。在该实施例中,可以在用户运动(例如,登山、跑步、散步等)结束时,获取轨迹数据缺失的时间段,补全这段时间的轨迹数据,从而完整记录运动数据,让用户能够查看到完整的运动轨迹,提高用户的使用兴趣,从而解决相关技术中由于GPS信号或设备系统问题,导致记录的运动轨迹缺失,导致用户使用兴趣下降的技术问题。
下面结合各步骤对本发明进行说明。
步骤S102,获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置。
作为本发明可选的实施例,获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合的步骤,包括:控制佩戴在用户身体上的可穿戴设备记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,可穿戴设备至少包括:手环;或者,控制运动APP或运动应用记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合。
本发明实施例中,还可以获取历史过程中记录的用户在当前运动路线上的运动轨迹。
运动轨迹点可以示意预设时间间隔为基准设定,例如,每隔1秒/3秒记录一下用户所处地理位置的经纬度;以时间序列为线路基准,确定用户的各个运动轨迹点,以及运动方向和线路。
本发明可以在用户运动完成后,开始进行轨迹补全。
步骤S104,基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点。
作为本发明可选的实施例,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点的步骤,包括:计算每个轨迹点的第一轨迹时刻与上一轨迹点的第二轨迹时刻的时间差值;若时间差值大于或等于预设时间阈值,则确定轨迹线路中存在缺失轨迹点;若时间差值小于预设时间阈值,确定轨迹线路中的当前路段不存在缺失轨迹点。
举例说明,以GPS作为当前定位技术,依次判断GPS轨迹点对应的时刻和前一个轨迹点对应的时刻的时间差,如果时间差大于预设时间阈值(在本发明实施例中可定义为timeThreshold_1),则判断出现轨迹缺失问题。
另一种可选的,在判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点之后,处理方法还包括:若确定轨迹线路中存在缺失的运动轨迹点,则记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,其中,轨迹点位置至少包括:轨迹点纬度和轨迹点经度;预估缺失轨迹线路恢复后的第一个轨迹点轨迹时刻和轨迹点位置。
例如,记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的时间和经纬度(定义时间为t_1,定位纬度为lat_1,定义经度为lon_1)、估计缺失恢复后的第一个点的时间和经纬度(定义时间为t_2,定义纬度为lat_2,定义经度为lon_2)。
步骤S106,若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
在确定轨迹线路出现缺失问题后,可以通过两种方式进行轨迹补全,下面将分别说明。
第一种,基于历史数据补全相似运动轨迹。
作为本发明可选的实施例,对轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:确定待补全轨迹点的目标轨迹线路;获取用户历史运动数据库中保存的历史轨迹线路;确定历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度;若历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度大于预设相似度阈值,则根据历史轨迹线路的各个运动轨迹点补全目标轨迹线路。
作为本发明可选的实施例,确定历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度的步骤,包括:确定历史轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第一轨迹经纬度集合;获取目标轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第二轨迹经纬度集合;计算第一轨迹经纬度集合中各个轨迹点的经纬度与第二轨迹经纬度集合中的各个运动轨迹点的经纬度之间的差值,得到地理距离值集合;基于地理距离值集合中各个距离值数据确定历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度。
举例说明在用户历史运动数据中,查找是否存在相似的运动轨迹。在判断相似轨迹依据时,历史运动数据中存在轨迹数据点(定义第一历史时间点为his_t_1,定义第一历史纬度为his_lat_1,定义第一历史经度his_lon_1)和(定义第二历史时间点为his_t_2,定义第一历史纬度为his_lat_2,定义第一历史经度为his_lon_2),若满足以下条件:经纬度(his_lat_1,his_lon_1)和经纬度(lat_1,lon_1)的地理距离小于距离阈值distThreshold;经纬度(his_lat_2,his_lon_2)和经纬度(lat_2,lon_2)地理距离小于距离阈值distThreshold;时间(t_2-t_1)-(his_t_2-his_t_1)小于时间阈值timeThreshold_2。
若满足上述条件,则使用历史数据中运动轨迹点(his_t_1,his_lat_1,his_lon_1)和(his_t_2,his_lat_2,his_lon_2)之间的运动轨迹点插入到本次运动数据(t_1,lat_1,lon_1)和(t_2,lat_2,lon_2)之间。
第二种,使用时间序列预测技术,预测缺失轨迹点,插入到缺失时间点。
可选的,对轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:确定待补全的目标轨迹线路、待补全的目标时间段以及目标轨迹线路中待补全的目标轨迹段;将轨迹线路中的轨迹经度和轨迹纬度数据转换为时间序列数据,其中,基于时间序列数据和目标时间段,确定待补全的各个运动轨迹点的轨迹时刻;利用时间序列预测算法,预测目标轨迹段的轨迹经度数据和轨迹纬度数据;依据时间序列数据、轨迹经度数据和轨迹纬度数据确定各个补全轨迹点;将补全轨迹点插入到目标轨迹段,以补全轨迹线路。
例如,把轨迹数据的经度和纬度数据分别转换成一组时间序列数据,通过时间序列预测方法(包括但不限于:ARIMA算法),预测缺失段的经纬度数据,预测得到的数据,插入到缺失的时间段中。
图2是根据本发明实施例的一种可选的轨迹补全的示意图,如图2所示,左图是未经处理的原始GPS轨迹数据,右图是经过轨迹补全并优化后的GPS轨迹数据。可以看出优化方法补全了多处GPS轨迹缺失带来的问题,在补全后,可以查看到补全后的多条完整的轨迹线路,轨迹点不会出现交叉中断的情况。
在通过上述完成轨迹线路补全后,可以将数据进行,在完成数据优化工作后,把已补全的数据上传至系统,可以让用户查看到完整的轨迹线路,解决了运动轨迹中断缺失的问题,使得用户的运动轨迹更真实、更美观,运动数据更准确。
图3是根据本发明实施例的一种可选的轨迹数据的处理装置的示意图,如图3所示,该处理装置可以包括:获取单元31,判断单元33,补全单元35,其中,
获取单元31,用于获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;
判断单元33,用于基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;
补全单元35,用于在判断出轨迹线路存在缺失轨迹点时,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
上述轨迹数据的处理装置,可以通过获取单元31获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置,通过判断单元33基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点,最后通过补全单元35在判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。在该实施例中,可以在用户运动(例如,登山、跑步、散步等)结束时,获取轨迹数据缺失的时间段,补全这段时间的轨迹数据,从而完整记录运动数据,让用户能够查看到完整的运动轨迹,提高用户的使用兴趣,从而解决相关技术中由于GPS信号或设备系统问题,导致记录的运动轨迹缺失,导致用户使用兴趣下降的技术问题。
可选的,获取单元包括:第一控制模块,用于控制佩戴在用户身体上的可穿戴设备记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,可穿戴设备至少包括:手环;或者,第二控制模块,用于控制运动APP或运动应用记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合。
另一种可选的,判断单元包括:第一计算模块,用于计算每个轨迹点的第一轨迹时刻与上一轨迹点的第二轨迹时刻的时间差值;第一确定模块,用于在时间差值大于或等于预设时间阈值时,确定轨迹线路中存在缺失轨迹点;第二确定模块,用于在时间差值小于预设时间阈值时,确定轨迹线路中的当前路段不存在缺失轨迹点。
可选的,轨迹数据的处理装置还包括:记录单元,用于在判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点之后,若确定轨迹线路中存在缺失的运动轨迹点,则记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,其中,轨迹点位置至少包括:轨迹点纬度和轨迹点经度;预估单元预估缺失轨迹线路恢复后的第一个轨迹点轨迹时刻和轨迹点位置。
在本发明实施例中,补全单元包括:第三确定模块,用于确定待补全轨迹点的目标轨迹线路;第一获取模块,用于获取用户历史运动数据库中保存的历史轨迹线路;第四确定模块,用于确定历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度;补全模块,用于在历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度大于预设相似度阈值时,根据历史轨迹线路的各个运动轨迹点补全目标轨迹线路。
可选的,第四确定模块包括:第一确定子模块,用于确定历史轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第一轨迹经纬度集合;第一获取子模块,用于获取目标轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第二轨迹经纬度集合;第一计算子模块,用于计算第一轨迹经纬度集合中各个轨迹点的经纬度与第二轨迹经纬度集合中的各个运动轨迹点的经纬度之间的差值,得到地理距离值集合;第二确定子模块,用于基于地理距离值集合中各个距离值数据确定历史轨迹线路与目标轨迹线路的相似度。
在本发明实施例中,补全单元包括:第五确定模块,用于确定待补全的目标轨迹线路、待补全的目标时间段以及目标轨迹线路中待补全的目标轨迹段;转换模块,用于将轨迹线路中的轨迹经度和轨迹纬度数据转换为时间序列数据,其中,基于时间序列数据和目标时间段,确定待补全的各个运动轨迹点的轨迹时刻;预测模块,用于利用时间序列预测算法,预测目标轨迹段的轨迹经度数据和轨迹纬度数据;第六确定模块,用于依据时间序列数据、轨迹经度数据和轨迹纬度数据确定各个补全轨迹点;插入模块,用于将补全轨迹点插入到目标轨迹段,以补全轨迹线路。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种电子设备,包括:处理器;以及存储器,用于存储处理器的可执行指令;其中,处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的轨迹数据的处理方法。
上述的轨迹数据的处理装置还可以包括处理器和存储器,上述获取单元31,判断单元33,补全单元35等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
上述处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来补全缺失轨迹点的轨迹线路,让用户查看到完整的轨迹线路。
上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的轨迹数据的处理方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以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者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,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,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,在本发明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,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种轨迹数据的处理方法,其特征在于,包括:
获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;
基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;
若判断出轨迹线路存在缺失轨迹点,对所述轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
2.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合的步骤,包括:
控制佩戴在用户身体上的可穿戴设备记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述可穿戴设备至少包括:手环;或者,
控制运动APP或运动应用记录用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合。
3.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点的步骤,包括:
计算每个轨迹点的第一轨迹时刻与上一轨迹点的第二轨迹时刻的时间差值;
若所述时间差值大于或等于预设时间阈值,则确定轨迹线路中存在缺失轨迹点;
若所述时间差值小于预设时间阈值,确定所述轨迹线路中的当前路段不存在缺失轨迹点。
4.根据权利要求3所述的处理方法,其特征在于,在判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点之后,所述处理方法还包括:
若确定轨迹线路中存在缺失的运动轨迹点,则记录轨迹缺失前最后一个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,其中,所述轨迹点位置至少包括:轨迹点纬度和轨迹点经度;
预估缺失轨迹线路恢复后的第一个轨迹点轨迹时刻和轨迹点位置。
5.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,对所述轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:
确定待补全轨迹点的目标轨迹线路;
获取用户历史运动数据库中保存的历史轨迹线路;
确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度;
若所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度大于预设相似度阈值,则根据所述历史轨迹线路的各个运动轨迹点补全所述目标轨迹线路。
6.根据权利要求5所述的处理方法,其特征在于,确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度的步骤,包括:
确定所述历史轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第一轨迹经纬度集合;
获取所述目标轨迹线路中的各个运动轨迹点的轨迹经纬度,得到第二轨迹经纬度集合;
计算所述第一轨迹经纬度集合中各个轨迹点的经纬度与所述第二轨迹经纬度集合中的各个运动轨迹点的经纬度之间的差值,得到地理距离值集合;
基于所述地理距离值集合中各个距离值数据确定所述历史轨迹线路与所述目标轨迹线路的相似度。
7.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,对所述轨迹线路进行轨迹点补全的步骤,包括:
确定待补全的目标轨迹线路、待补全的目标时间段以及所述目标轨迹线路中待补全的目标轨迹段;
将所述轨迹线路中的轨迹经度和轨迹纬度数据转换为时间序列数据,其中,基于所述时间序列数据和所述目标时间段,确定待补全的各个运动轨迹点的轨迹时刻;
利用时间序列预测算法,预测所述目标轨迹段的轨迹经度数据和轨迹纬度数据;
依据所述时间序列数据、所述轨迹经度数据和所述轨迹纬度数据确定各个补全轨迹点;
将所述补全轨迹点插入到所述目标轨迹段,以补全所述轨迹线路。
8.一种轨迹数据的处理装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取用户的运动轨迹数据,得到运动轨迹点集合,其中,所述轨迹点集合中包含的多条轨迹线路中,每条轨迹线路的各个运动轨迹点对应有轨迹时刻和轨迹点位置;
判断单元,用于基于每个轨迹点的轨迹时刻和轨迹点位置,判断运动轨迹点集合中的每条轨迹线路是否存在缺失轨迹点;
补全单元,用于在判断出轨迹线路存在缺失轨迹点时,对所述轨迹线路进行轨迹点补全,以得到目标轨迹线路。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任意一项所述的轨迹数据的处理方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的轨迹数据的处理方法。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111460074A (zh) * 2020-04-09 2020-07-28 深圳云天励飞技术有限公司 一种轨迹碰撞分析方法、装置及电子设备
CN111553732A (zh) * 2020-04-24 2020-08-18 北京爱笔科技有限公司 移动轨迹的处理方法和装置
CN111879338A (zh) * 2020-07-28 2020-11-03 安徽中科美络信息技术有限公司 一种基于电子地图的行车轨迹规划补偿方法及装置
CN111882102A (zh) * 2020-06-05 2020-11-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 轨迹中的中断区间信息的补偿方法、设备及存储介质
CN111552754B (zh) * 2020-04-24 2020-12-29 中国科学院空天信息创新研究院 一种舰船轨迹相似度度量方法及系统
CN112417072A (zh) * 2020-11-18 2021-02-26 北京百度网讯科技有限公司 凭证信息处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN112597189A (zh) * 2020-12-28 2021-04-02 广州羊城通有限公司 基于乘车记录的出行轨迹调整方法及装置
CN112818075A (zh) * 2021-01-06 2021-05-18 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 道路网络补全方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113009532A (zh) * 2021-04-01 2021-06-22 南京理工大学 一种移动轨迹数据补全方法
CN113177042A (zh) * 2021-05-12 2021-07-27 中移智行网络科技有限公司 一种地图轨迹线路处理方法及装置
CN113395664A (zh) * 2021-08-16 2021-09-14 智道网联科技(北京)有限公司 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备
CN113408973A (zh) * 2020-03-17 2021-09-17 北京京东振世信息技术有限公司 生成轨迹数据的方法和装置
CN114297328A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 杭州电子科技大学 基于时空缓冲区的轨迹数据补全及交通流预测方法
CN114363460A (zh) * 2020-09-30 2022-04-15 华为技术有限公司 运动轨迹的显示方法及电子设备
CN114661848A (zh) * 2022-03-21 2022-06-24 阿里云计算有限公司 一种电子地图中的路线处理方法和装置
CN116678430A (zh) * 2023-05-23 2023-09-01 北京爱好科技有限公司 行驶轨迹确定方法及装置、电子设备和可读存储介质
CN117573744A (zh) * 2023-11-02 2024-02-20 中化现代农业有限公司 农机监控方法、装置、电子设备和存储介质
CN117750298A (zh) * 2023-11-08 2024-03-22 青岛登云智谷科技有限公司 野生动物保护定位系统及定位方法
CN118152677A (zh) * 2024-05-10 2024-06-07 浙江大华技术股份有限公司 轨迹补全方法、终端及计算机可读存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110208425A1 (en) * 2010-02-23 2011-08-25 Microsoft Corporation Mining Correlation Between Locations Using Location History
CN106201078A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 努比亚技术有限公司 一种轨迹补全方法和终端
CN106646518A (zh) * 2016-11-18 2017-05-10 北京创业公社征信服务有限公司 基于三阶贝塞尔曲线及插值的gps轨迹数据补全方法
CN107016374A (zh) * 2017-04-12 2017-08-04 电子科技大学 面向特定目标的智能检测追踪及时空轨迹的生成方法
CN108022012A (zh) * 2017-12-01 2018-05-11 兰州大学 基于深度学习的车辆位置预测方法
CN108900975A (zh) * 2018-06-05 2018-11-27 广州杰赛科技股份有限公司 用户移动轨迹的检测方法和装置、设备、存储介质
CN109085625A (zh) * 2018-07-11 2018-12-25 深圳市沃特沃德股份有限公司 基于智能穿戴设备的运动轨迹显示方法和系统
CN109508471A (zh) * 2018-09-21 2019-03-22 长安通信科技有限责任公司 运动轨迹补全方法及装置、可读存储介质
CN110337067A (zh) * 2019-07-25 2019-10-15 深圳市口袋网络科技有限公司 一种运动轨迹生成方法、装置及相关组件

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110208425A1 (en) * 2010-02-23 2011-08-25 Microsoft Corporation Mining Correlation Between Locations Using Location History
CN106201078A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 努比亚技术有限公司 一种轨迹补全方法和终端
CN106646518A (zh) * 2016-11-18 2017-05-10 北京创业公社征信服务有限公司 基于三阶贝塞尔曲线及插值的gps轨迹数据补全方法
CN107016374A (zh) * 2017-04-12 2017-08-04 电子科技大学 面向特定目标的智能检测追踪及时空轨迹的生成方法
CN108022012A (zh) * 2017-12-01 2018-05-11 兰州大学 基于深度学习的车辆位置预测方法
CN108900975A (zh) * 2018-06-05 2018-11-27 广州杰赛科技股份有限公司 用户移动轨迹的检测方法和装置、设备、存储介质
CN109085625A (zh) * 2018-07-11 2018-12-25 深圳市沃特沃德股份有限公司 基于智能穿戴设备的运动轨迹显示方法和系统
CN109508471A (zh) * 2018-09-21 2019-03-22 长安通信科技有限责任公司 运动轨迹补全方法及装置、可读存储介质
CN110337067A (zh) * 2019-07-25 2019-10-15 深圳市口袋网络科技有限公司 一种运动轨迹生成方法、装置及相关组件

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113408973A (zh) * 2020-03-17 2021-09-17 北京京东振世信息技术有限公司 生成轨迹数据的方法和装置
CN111460074A (zh) * 2020-04-09 2020-07-28 深圳云天励飞技术有限公司 一种轨迹碰撞分析方法、装置及电子设备
CN111553732A (zh) * 2020-04-24 2020-08-18 北京爱笔科技有限公司 移动轨迹的处理方法和装置
CN111552754B (zh) * 2020-04-24 2020-12-29 中国科学院空天信息创新研究院 一种舰船轨迹相似度度量方法及系统
CN111553732B (zh) * 2020-04-24 2024-02-23 北京爱笔科技有限公司 移动轨迹的处理方法和装置
CN111882102B (zh) * 2020-06-05 2024-03-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 轨迹中的中断区间信息的补偿方法、设备及存储介质
CN111882102A (zh) * 2020-06-05 2020-11-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 轨迹中的中断区间信息的补偿方法、设备及存储介质
CN111879338A (zh) * 2020-07-28 2020-11-03 安徽中科美络信息技术有限公司 一种基于电子地图的行车轨迹规划补偿方法及装置
CN114363460B (zh) * 2020-09-30 2023-02-03 华为技术有限公司 运动轨迹的显示方法、电子设备及可读存储介质
CN114363460A (zh) * 2020-09-30 2022-04-15 华为技术有限公司 运动轨迹的显示方法及电子设备
CN112417072B (zh) * 2020-11-18 2024-05-07 北京百度网讯科技有限公司 凭证信息处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN112417072A (zh) * 2020-11-18 2021-02-26 北京百度网讯科技有限公司 凭证信息处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN112597189B (zh) * 2020-12-28 2024-08-27 广州羊城通有限公司 基于乘车记录的出行轨迹调整方法及装置
CN112597189A (zh) * 2020-12-28 2021-04-02 广州羊城通有限公司 基于乘车记录的出行轨迹调整方法及装置
CN112818075A (zh) * 2021-01-06 2021-05-18 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 道路网络补全方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113009532A (zh) * 2021-04-01 2021-06-22 南京理工大学 一种移动轨迹数据补全方法
CN113177042A (zh) * 2021-05-12 2021-07-27 中移智行网络科技有限公司 一种地图轨迹线路处理方法及装置
CN113395664A (zh) * 2021-08-16 2021-09-14 智道网联科技(北京)有限公司 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备
CN113395664B (zh) * 2021-08-16 2021-11-05 智道网联科技(北京)有限公司 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备
CN114297328A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 杭州电子科技大学 基于时空缓冲区的轨迹数据补全及交通流预测方法
CN114297328B (zh) * 2021-12-28 2023-02-03 杭州电子科技大学 基于时空缓冲区的轨迹数据补全及交通流预测方法
CN114661848A (zh) * 2022-03-21 2022-06-24 阿里云计算有限公司 一种电子地图中的路线处理方法和装置
CN116678430A (zh) * 2023-05-23 2023-09-01 北京爱好科技有限公司 行驶轨迹确定方法及装置、电子设备和可读存储介质
CN116678430B (zh) * 2023-05-23 2024-03-19 北京爱好科技有限公司 行驶轨迹确定方法及装置、电子设备和可读存储介质
CN117573744A (zh) * 2023-11-02 2024-02-20 中化现代农业有限公司 农机监控方法、装置、电子设备和存储介质
CN117750298A (zh) * 2023-11-08 2024-03-22 青岛登云智谷科技有限公司 野生动物保护定位系统及定位方法
CN117750298B (zh) * 2023-11-08 2024-06-21 青岛登云智谷科技有限公司 野生动物保护定位系统及定位方法
CN118152677A (zh) * 2024-05-10 2024-06-07 浙江大华技术股份有限公司 轨迹补全方法、终端及计算机可读存储介质

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