CN111510859A - 一种用户轨迹定位方法、系统、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用户轨迹定位方法,通过服务器端执行,其特征在于,包括:获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。本发明通过获取CDR数据对MR数据中的通信标识信息进行补充,使获取的通信标识信息更完整,提高用户轨迹定位精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及移动通信定位领域技术,尤其涉及一种用户轨迹定位方法、系统、服务器和存储介质。
背景技术
用户轨迹定位可以有效得到用户的精准位置信息,其数据价值大大提升,作用场景和范围也随之变大,使用场景包括不限于罪犯追踪,城市规划,交通疏导,治安管理,商业选址等。当前技术一般使用MR数据进行定位。
MR数据上报的通信标识信息,如基站信息enodbid、cellid,设备信息enbs1apid、mmegroupid、mmecode、mmes1apid,终端用户使用业务时的无线指标rsrp、rsrq、ta等会出现数据不完整的问题,导致轨迹定位精度不够。
发明内容
本发明提供了一种用户轨迹定位方法、系统、服务器和存储介质,通过获取CDR数据对MR数据中的通信标识信息进行补充,使获取的通信标识信息更完整,提高用户轨迹定位精度。
第一方面,本实施例提供了一种用户轨迹定位方法,包括:
获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;
基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
进一步地,所述CDR数据还包括业务发起时间,则所述基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点之后,还包括:
基于所述业务发起时间对所述用户轨迹点进行时间校正。
进一步地,所述基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点之后,还包括:
对所述用户轨迹点进行异常点校正。
进一步地,所述对所述用户轨迹点进行异常点校正,包括:
将所述用户轨迹点与预存的地图路线进行对比,判断一段时间内所述用户轨迹点与所述地图路线的重合率是否大于或等于第一预设阈值;
若大于或等于第一预设阈值,则将偏离所述地图路线的用户轨迹点作为第一异常点,对所述第一异常点执行第一校正;
若小于第一预设阈值,则计算每个所述用户轨迹点的瞬时速度,所述瞬时速度为所述用户轨迹点与相邻用户轨迹点之间的第一直线距离除以所述上报周期;
判断所述用户轨迹点与任一相邻的用户轨迹点的瞬时速度的变化量是否大于或等于第二预设阈值;
若所述变化量大于或等于第二预设阈值,则将所述用户轨迹点作为第二异常点,对所述第二异常点执行第二校正。
进一步地,所述对所述第一异常点执行第一校正包括:
穿过所述第一异常点作所述地图路线的垂线;
将垂足作为所述第一异常点校正后的用户轨迹点。
进一步地,所述对所述第二异常点执行第二校正包括:
获取所述第二异常点左右两侧的两个用户轨迹点;
计算所述两个用户轨迹点之间的第二直线距离;
计算所述两个用户轨迹点之间用户移动的平均速度,所述平均速度为所述第二直线距离除以2倍所述上报周期。
在两侧所述用户轨迹点之间每隔预设距离补充一个点作为所述第二异常点校正后的用户轨迹点,所述预设距离为所述平均速度与预设校正时间的乘积。
进一步地,所述通信标识信息包括基站信息、设备信息和/或无线信息。
第二方面,本发明提供一种用户轨迹定位系统,通过服务器端执行,包括:
第一获取模块,用于获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;
轨迹生成模块,用于基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
第三方面,本发明提供一种服务器,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一所述的一种用户轨迹定位方法。
第四方面,本发明提供一种终端可读存储介质,其上存储有程序,所述程序被处理器执行时能够实现如上述任一所述的一种用户轨迹定位方法。
本发明通过获取CDR数据对MR数据中的通信标识信息进行补充,使获取的通信标识信息更完整,提高用户轨迹定位精度。
附图说明
如图1所示为本实施例一的用户轨迹定位方法流程图。
如图2所示为本实施例二的用户轨迹定位方法流程图。
如图3所示为本实施例三的轨迹定位方法流程图。
如图4所示为本实施例四的用户轨迹定位系统模块图。
如图5所示为本实施例四的用户轨迹定位系统模块图。
如图6所示为本实施例五的服务器模块图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理,但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
此外,术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等,但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,第一特征信息可以为第二特征信息或第三特征信息,类似地,第二特征信息、第三特征信息可以为第一特征信息。第一特征信息和第二特征信息、第三特征信息都是分布式文件系统的特征信息,但其不是同一特征信息。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”、“批量”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
实施例一
本实施例提供一种用户轨迹定位方法,通过服务器端执行,如图1所示,包括如下步骤:
S101、获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息。
该步骤中,通信标识信息包括基站信息、设备信息和/或无线信息,示例性地,如基站信息enodbid、cellid,设备信息enbs1apid、mmegroupid、mmecode、mmes1apid,终端用户使用业务时的无线信息rsrp、rsrq、ta,AGPS信息等。
S102、基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
示例性地,若第一通信标识和第二通信标识信息中任一包含AGPS信息,则直接基于所述AGPS信息确定用户位置信息,所述位置信息可以是经纬度坐标、以基站为中心的栅格维度坐标和/或球面坐标。当第一通信标识信息和第二通信标识中均不包括AGPS信息,则通过其他定位算法确定用户位置信息,包括但不限于指纹定位和/或三角定位,结合上报周期确定时间戳以得到用户轨迹点。
本实施例通过CDR数据对MR数据进行补足,使获取的通信标识信息更完整,提高用户轨迹定位精度。
实施例二
本实施例在上述实施例的基础上增加了步骤,通过服务器端执行,对已经生成的用户轨迹点数据进行筛选过滤,以提高用户轨迹点的有效性,如图2所示,具体包括如下步骤:
S201、获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息。
S202、基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
S203、基于所述业务发起时间对所述用户轨迹点进行时间校正。
MR数据是周期性上报,其上报时间并不是用户真实的发生业务的时间戳,导致用户定位有误差。在该步骤中,CDR数据还包括业务发起时间,当用户轨迹点出现两个不同时间戳,以基于CDR数据的业务发起时间为准。
在替代实施例中,在步骤S203的同时,还包括:对重合的一个或多个所述用户轨迹点进行去重。
该步骤中,由于用户每次发起一个业务(如呼叫、接听、切换、短信)都会产生数条MR和CDR数据,每经过周期上报一次,两者数据有互补的部分也有重复的部分,需要进行筛选过滤。当出现重合的一个或多个所述轨迹点,则删除冗余的轨迹点,只保留其中一个。
在替代实施例中,步骤S203的同时,还包括:将连续时间内的离群用户轨迹点进行删除。
为保证用户轨迹点的连续性和平滑性,当出现一段时间内有离群的用户轨迹点则进行删除。在统计中,离群点一般指与大部分其它对象不同的对象,在数据的散布图中远离其它数据点,其属性值显著地偏离期望的或常见的属性值,本实施例场景指一段时间内与其他用户轨迹点中差异较大的点。
该步骤可以使用通用的离群算法对所述轨迹点进行定量计算以获取离群用户轨迹点,例如,基于概率分布的假设检验方法、基于回归模型的离散点检测法和/或基于簇的离群点检测法等,以获取其中的离群用户轨迹点并进行删除。
本实施例通过CDR数据中的业务上报时间对用户轨迹点进行时间校正,使轨迹点时间和空间对应关系更准确。
实施例三
本实施例在上述实施例的基础上增加了对用户轨迹点中的异常点进行异常校正的步骤,通过服务器端执行。
需要指出的是,本实施例所述的异常点与上述实施例所述的离群用户轨迹点的含义不同,上述离群用户轨迹点是数学意义上在一段时间内用户轨迹点中出现不平滑或不连续的点,通过离群运算可筛除;而本实施例所述的异常点是结合用户实际使用,如行走路线、行进速度等指标进行判定出现的异常点。
示例性地,用户轨迹点一直沿某条人行道路连续,但中间出现一个或多个用户轨迹点与人行道路发生偏移;在另一种示例中,一段时间内用户以一定速度匀速前进,但一个或多个用户轨迹点的瞬时速度突然大幅度变化,此时用户轨迹点的连线在图像上仍然保持平滑和连续,无法通过上述实施例的方法筛除,但与用户行进的实际情况不一致,对用户定位产生误差。
这类异常点在本实施例中通过计算速度、偏移量等方式校正,如图3所示,具体包括如下步骤:
S301、获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息。
S302、基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
在步骤S302之后还包括对所述用户轨迹点进行异常校正,包括:
S3031、将所述用户轨迹点与预存的地图路线进行对比,判断一段时间内所述用户轨迹点与所述地图路线的重合率是否大于或等于第一预设阈值。
S3032、若大于或等于第一预设阈值,则将偏离所述地图路线的用户轨迹点作为第一异常点,对所述第一异常点执行第一校正。
该步骤中,示例性地,预设阈值为80%,当一段时间内用户轨迹点与地图路线的重合率超过80%,表明用户沿地图路线道路行走,当出现与地图路线偏移点即为异常点。
示例性地,采用做垂线的方法校正第一异常点,具体地,穿过所述第一异常点作所述地图路线的垂线。将垂足作为所述第一异常点校正后的用户轨迹点。
S3033、若小于第一预设阈值,则计算每个所述用户轨迹点的瞬时速度,所述瞬时速度为所述用户轨迹点与相邻用户轨迹点之间的第一直线距离除以所述上报周期。
S3034、判断所述用户轨迹点与任一相邻的用户轨迹点的瞬时速度的变化量是否大于或等于第二预设阈值。
该步骤所述瞬时速度指的是所述用户轨迹点与相邻用户轨迹点之间的第一直线距离除以所述上报周期。示例性地,A、B、C为依次连续的三个用户轨迹点,其中A点与B点的第一直线距离为SAB,t1为上报周期,则A点的的瞬时速度该步骤中,SAB通过用户轨迹点A和B的位置信息确定,如通过A和B的经纬度信息计算距离、或以所述基站为中心的栅格维度信息计算距离等。同样的,B点的的瞬时速度变化量ΔV=∣VB-VA∣。当ΔV超过所述第二预设阈值,表明所述A点为第二异常点。
S3035、若所述变化量大于或等于第二预设阈值,则将所述用户轨迹点作为第二异常点,对所述第二异常点执行第二校正。
该步骤中,示例性地,所述第二校正的步骤为:
获取所述第二异常点左右两侧的两个用户轨迹点。计算所述两个用户轨迹点之间的第二直线距离。计算所述两个用户轨迹点之间用户移动的平均速度,所述平均速度为所述第二直线距离除以2倍所述上报周期。在两侧所述用户轨迹点之间每隔预设距离补充一个点作为所述第二异常点校正后的用户轨迹点,所述预设距离为所述平均速度与预设校正时间的乘积。
如图所示,用户轨迹点A为第二异常点,P、A、B、C为四个连续的用户轨迹点,A的左右两侧两个用户轨迹点分别为P和B,则第二直线距离为SPB,在P和B之间用户移动平均速度t2为预设校正时间,预设距离为对P和B连线,在线段PB上每隔距离S补充一个点作为第二异常点A矫正后的用户轨迹点,补充的点可以为一个或多个。
若所述变化量小于第二预设阈值,则表明所述用户轨迹点正常,结束流程,将所述用户轨迹点存入服务器数据库。
本实施例通过一定的算法对用户的轨迹点进行补充回填等校正,使所述用户轨迹点精度更高。
实施例四
如图,本实施例提供了一种用户轨迹定位系统4,包括如下模块:
获取模块401,用于获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;其中,所述通信标识信息包括基站信息、设备信息和/或无线信息,示例性地,基站信息包括enodbid和/或cellid,设备信息包括enbs1apid、mmegroupid、mmecode和/或mmes1apid,终端用户使用业务时的无线信息包括rsrp、rsrq和/或ta,可选地,还包括AGPS数据。
轨迹生成模块402,用于基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
如图,在替代实施例中,用户轨迹定位系统4还包括:
时间校正模块403,用于基于所述业务发起时间对所述用户轨迹点进行时间校正。
可选地,还包括:
轨迹点去重模块404,用于对重合的一个或多个所述用户轨迹点进行去重。
轨迹点筛除模块405,将连续时间内的离群用户轨迹点进行删除。
轨迹点校正模块406,用于将所述用户轨迹点与预存的地图路线进行对比,判断一段时间内所述用户轨迹点与所述地图路线的重合率是否大于或等于第一预设阈值;若大于或等于第一预设阈值,则将偏离所述地图路线的用户轨迹点作为第一异常点,对所述第一异常点执行第一校正;若小于第一预设阈值,则计算每个所述用户轨迹点的瞬时速度,所述瞬时速度为所述用户轨迹点与相邻用户轨迹点之间的第一直线距离除以所述上报周期;判断所述用户轨迹点与任一相邻的用户轨迹点的瞬时速度的变化量是否大于或等于第二预设阈值;若所述变化量大于或等于第二预设阈值,则将所述用户轨迹点作为第二异常点,对所述第二异常点执行第二校正。
可选地,在所述轨迹点校正模块中,第一校正包括:
穿过所述第一异常点作所述地图路线的垂线;
将垂足作为所述第一异常点校正后的用户轨迹点。
第二校正包括:
获取所述第二异常点左右两侧的两个用户轨迹点;
计算所述两个用户轨迹点之间的第二直线距离;
计算所述两个用户轨迹点之间用户移动的平均速度,所述平均速度为所述第二直线距离除以2倍所述上报周期。
在两侧所述用户轨迹点之间每隔预设距离补充一个点作为所述第二异常点校正后的用户轨迹点,所述预设距离为所述平均速度与预设校正时间的乘积。
本发明实施例所提供的一种用户轨迹定位系统可执行本发明任意实施例所提供的用户轨迹定位方法,具备功能模块相应的执行方法和有益效果。
实施例五
本实施例提供了一种服务器的结构示意图,如图6所示,该服务器包括处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504;服务器中处理器501的数量可以是一个或多个,图中以一个处理器501为例;设备/终端/服务器中的处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或其他方式链接,图6中以通过总线链接为例。
存储器502作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的用户轨迹定位方法对应的程序指令/模块(例如获取模块301,第一特征模块302等)。处理器501通过运行存储在存储器502中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备/终端/服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的用户轨迹定位方法。
存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器502可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器502可进一步包括相对于处理器501远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络链接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置503可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置504可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例五通过提供一种服务器,可执行本发明任意实施例所提供的用户轨迹定位方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的用户轨迹定位方法:
获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;
基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
本发明实施例的计算机可读存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电链接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—链接到用户计算机,或者,可以链接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网链接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种用户轨迹定位方法,通过服务器端执行,其特征在于,包括:
获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;
基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
2.根据权利要求1所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述CDR数据还包括业务发起时间,则所述基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点之后,还包括:
基于所述业务发起时间对所述用户轨迹点进行时间校正。
3.根据权利要求1所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点之后,还包括:
对所述用户轨迹点进行异常点校正。
4.根据权利要求3所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述对所述用户轨迹点进行异常点校正,包括:
将所述用户轨迹点与预存的地图路线进行对比,判断一段时间内所述用户轨迹点与所述地图路线的重合率是否大于或等于第一预设阈值;
若大于或等于第一预设阈值,则将偏离所述地图路线的用户轨迹点作为第一异常点,对所述第一异常点执行第一校正;
若小于第一预设阈值,则计算每个所述用户轨迹点的瞬时速度,所述瞬时速度为所述用户轨迹点与相邻用户轨迹点之间的第一直线距离除以所述上报周期;
判断所述用户轨迹点与任一相邻的用户轨迹点的瞬时速度的变化量是否大于或等于第二预设阈值;
若所述变化量大于或等于第二预设阈值,则将所述用户轨迹点作为第二异常点,对所述第二异常点执行第二校正。
5.根据权利要求4所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述对所述第一异常点执行第一校正包括:
穿过所述第一异常点作所述地图路线的垂线;
将垂足作为所述第一异常点校正后的用户轨迹点。
6.根据权利要求4所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述对所述第二异常点执行第二校正包括:
获取所述第二异常点左右两侧的两个用户轨迹点;
计算所述两个用户轨迹点之间的第二直线距离;
计算所述两个用户轨迹点之间用户移动的平均速度,所述平均速度为所述第二直线距离除以2倍所述上报周期。
在两侧所述用户轨迹点之间每隔预设距离补充一个点作为所述第二异常点校正后的用户轨迹点,所述预设距离为所述平均速度与预设校正时间的乘积。
7.根据权利要求1所述的一种用户轨迹定位方法,其特征在于,所述通信标识信息包括基站信息、设备信息和/或无线信息。
8.一种用户轨迹定位系统,通过服务器端执行,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取移动终端周期性上报的MR数据和CDR数据,所述MR数据包括第一通信标识信息,所述CDR数据包括第二通信标识信息;
轨迹生成模块,用于基于上报周期、第一通信标识信息和第二通信标识信息生成用户轨迹点。
9.一种服务器,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述的一种用户轨迹定位方法。
10.一种终端可读存储介质,其上存储有程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时能够实现如权利要求1-7任一所述的一种用户轨迹定位方法。
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---|---|
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112235717A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-15 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 需求和服务对接的管理方法、系统、服务器和存储介质 |
CN112364907A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-12 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 待测用户常驻地普查方法、系统、服务器和存储介质 |
CN113569978A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-10-29 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 一种出行轨迹识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN114095968A (zh) * | 2020-08-24 | 2022-02-25 | 中国电信股份有限公司 | 时间提前量预测方法、装置及通信系统 |
CN115988474A (zh) * | 2021-12-01 | 2023-04-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 高架用户识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1972512A (zh) * | 2006-11-03 | 2007-05-30 | 华为技术有限公司 | 检测相同无线终端的方法及装置 |
CN102571451A (zh) * | 2012-02-16 | 2012-07-11 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种网元及其上传mr消息的方法 |
CN103763772A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-04-30 | 上海大唐移动通信设备有限公司 | 一种移动终端定位方法及装置 |
CN104504099A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-08 | 北京交通大学 | 基于位置轨迹的交通出行状态切分方法 |
CN105228243A (zh) * | 2014-05-30 | 2016-01-06 | 国际商业机器公司 | 确定移动装置用户的位置的方法和设备 |
CN105376710A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-03-02 | 北京中创信测信息技术有限公司 | 一种景区实时统计游客数量的系统及方法 |
CN105848205A (zh) * | 2016-05-03 | 2016-08-10 | 西安汇龙科技股份有限公司 | 一种按照通话流程修正的mr定位精度提升方法及装置 |
CN106595680A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-04-26 | 福州大学 | 一种基于隐马尔可夫模型的车辆gps数据地图匹配方法 |
CN107633674A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-26 | 王淑芳 | 一种重点营运车辆异常轨迹点剔除方法和系统 |
CN108645421A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-12 | 天津大学 | 基于隐马尔科夫模型的自适应在线地图匹配方法 |
CN110769452A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 基站经纬度异常识别方法、系统、服务器和存储介质 |
EP3644580A1 (en) * | 2018-10-25 | 2020-04-29 | Kido Dynamics SA | Human mobility measuring method |
CN111182624A (zh) * | 2014-03-10 | 2020-05-19 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种用户位置信息汇报的方法 |
-
2020
- 2020-05-25 CN CN202010448256.4A patent/CN111510859B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1972512A (zh) * | 2006-11-03 | 2007-05-30 | 华为技术有限公司 | 检测相同无线终端的方法及装置 |
CN102571451A (zh) * | 2012-02-16 | 2012-07-11 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种网元及其上传mr消息的方法 |
CN103763772A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-04-30 | 上海大唐移动通信设备有限公司 | 一种移动终端定位方法及装置 |
CN111182624A (zh) * | 2014-03-10 | 2020-05-19 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种用户位置信息汇报的方法 |
CN105228243A (zh) * | 2014-05-30 | 2016-01-06 | 国际商业机器公司 | 确定移动装置用户的位置的方法和设备 |
CN104504099A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-08 | 北京交通大学 | 基于位置轨迹的交通出行状态切分方法 |
CN105376710A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-03-02 | 北京中创信测信息技术有限公司 | 一种景区实时统计游客数量的系统及方法 |
CN105848205A (zh) * | 2016-05-03 | 2016-08-10 | 西安汇龙科技股份有限公司 | 一种按照通话流程修正的mr定位精度提升方法及装置 |
CN106595680A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-04-26 | 福州大学 | 一种基于隐马尔可夫模型的车辆gps数据地图匹配方法 |
CN107633674A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-26 | 王淑芳 | 一种重点营运车辆异常轨迹点剔除方法和系统 |
CN108645421A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-12 | 天津大学 | 基于隐马尔科夫模型的自适应在线地图匹配方法 |
EP3644580A1 (en) * | 2018-10-25 | 2020-04-29 | Kido Dynamics SA | Human mobility measuring method |
CN110769452A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 基站经纬度异常识别方法、系统、服务器和存储介质 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114095968A (zh) * | 2020-08-24 | 2022-02-25 | 中国电信股份有限公司 | 时间提前量预测方法、装置及通信系统 |
CN114095968B (zh) * | 2020-08-24 | 2024-03-26 | 中国电信股份有限公司 | 时间提前量预测方法、装置及通信系统 |
CN112235717A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-15 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 需求和服务对接的管理方法、系统、服务器和存储介质 |
CN112235717B (zh) * | 2020-10-27 | 2024-01-09 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 需求和服务对接的管理方法、系统、服务器和存储介质 |
CN112364907A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-12 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 待测用户常驻地普查方法、系统、服务器和存储介质 |
CN113569978A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-10-29 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 一种出行轨迹识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN115988474A (zh) * | 2021-12-01 | 2023-04-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 高架用户识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111510859B (zh) | 2021-12-21 |
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CB03 | Change of inventor or designer information |
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GR01 | Patent grant |