CN112817943A - 一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，该方法通过有效地利用欧式距离、速度、方向等多个阈值对轨迹点是否需要保留进行判定，从而使得简化后的轨迹相能保留更大的相似性和更高的压缩率。解决航位推测法因仅保留轨迹点位置而丢失了轨迹点的速度、方向和一些具有关键信息的特征点。该发明使得轨迹保留了更多关键信息点，解决了设备在直线运动中在经过停靠点的信息丢失。另外，若考虑一种极端情况，船舶大多时候是均速直航，若按航位推测法则最终只会保留两个轨迹点而不利于对船舶轨迹数据分析挖掘，而本发明提出的简化算法可以克服这一缺限。

Description

一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法
技术领域
本发明涉及计算机应用领域，具体涉及一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法。
背景技术
随着各种智能设备的发展，基于全球定位系统服务支持的设备(如移动电话、智能手环和车载导航系统等)数量显著增加。由此产生的移动设备轨迹的数据急剧增加。随之而来带来了诸多挑战：数据存储、传输和分析等。若数据不被简化，存储4000个移动设备在一天的轨迹，以每十秒采集一次的频率的话，则需内存1000M。因此对采集的轨迹数据进行压缩相当有必要。目前已有许多轨迹压缩的方法，根据压缩后数据损失与否，可分为有损压缩和无损压缩。无损压缩可使轨迹在不丢失信息的情况下重构轨迹，而有损压缩是在保持轨迹误差在一定范围的同时保证压缩后的轨迹与压缩前的轨迹有较大的相似度。根据压缩情景区分，则可分为在线压缩和离线压缩。在线压缩即在设备运行时压缩轨迹并采集新轨迹点。离线压缩在轨迹数据收集完成后才能进行压缩。离线压缩相比在线压缩有着较小的压缩误差。但不支持实时压缩。
现阶段该领域许多研究者提出诸多算法进行轨迹简化，如基于垂直欧式距离的Douglas-Peucker算法速度快，但是却只保留轨迹的几何轮廓；基于同步欧式距离的Top-Down Time-Ratio算法，虽添加了时间信息，却丢失了速度、方向等信息；基于速度的Top-down Speed-Based算法，主要保留了速度信息，但缺少时间和方向信息。基于方向的Angular算法只能线下对轨迹进行压缩，且由于使用累计角度偏差误差度量方式，压缩率并不高。
实际移动设备产生的轨迹数据保存着大量重要信息，如轨迹的位置(经纬度)、运行速度、运行方向以及各种关键地理位置。目前诸多轨迹简化算法只是进行了单一信息的考虑，并没有将轨迹的多方面信息同时考虑在内。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，该方法为在线的船舶轨迹简化算法，该算法通过有效地利用欧式距离、速度、方向等多个阈值对轨迹点是否需要保留进行判定，从而使得简化后的轨迹相能保留更大的相似性和更高的压缩率。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，该方法包括：
S1、将智能移动设备在最初点p1的位置信息及处于该最初点p1时的速度信息保存至设定位置；
S2、判断定位是否结束，若是，进行步骤S5，若否，进行步骤S3；
S3、判断所述智能移动设备在ti时刻的位置pi与其对应预测点位置pi′的欧式距离是否超过设定距离阈值，其中，i＝1,2,3...n；
或，判断所述智能移动设备在位置pi和其前一个信息点pi-1的速度差值是否超过设定速度阈值；
或，判断所述智能移动设备在位置pi的速度方向和其前一个信息点pi-1的速度方向的方向差值是否超过设定角度阈值；
若是，则将该信息点pi的位置信息及位于该信息点pi的速度信息保存至所述设定位置，并以信息点pi作为新的起点，重复步骤S2，若否，则进行步骤S4；
S4、开始计数或增加计数值，判断计数值是否大于设定间隔阈值，若是，则将该计数值对应的信息点的位置信息及位于该信息点的速度信息保存至所述设定位置，停止计数，并以该信息点作为新的起点，重复步骤S2，若否，则重复步骤S2或S3；
S5、定位结束，将最后一个信息点保存至所述设定位置。
可选地，所述步骤S3中的欧式距离distance通过如下公式进行计算：
distance＝2*R*asin(sqrt(haversin(x2-x1)+cos(x1)cos(x2)haversin(y2-y1)))
haversin(θ)＝sin2(θ/2)＝(1-cos(θ))/2
式中，R为地球半径，x1,x2表示两点的经度，y1,y2表示两点纬度。
可选地，所述步骤S3中的速度差值ΔSpeed具体通过如下公式进行计算：
Figure BDA0002953474130000021
式中，(xi,yi)表示当前点，(xi-1,yi-1)表示当前点的前一个点，(xi-2,yi-2)表示(xi-1,yi-1)的前一个点。
可选地，所述步骤S3中的方向差值Δi具体通过如下公式进行计算：
Figure BDA0002953474130000031
式中，Δi表示θi和θi-1的方向差值，θi-1表示在
Figure BDA0002953474130000032
方向，θi表示在
Figure BDA0002953474130000033
方向。
可选地，所述设定位置为服务器，所述智能移动设备通过无线通信方式将对应的位置信息及速度信息发送至服务器。
可选地，该方法是在线的船舶轨迹简化方法。
可选地，所述位置信息包括该位置的经纬度及该位置的关键地理位置信息，该关键地理位置信息可通过人工标注的方式添加。
可选地，所述速度为矢量，包括运行速度的运行方向。
可选地，所述步骤S3和步骤S4之间还包括：
判断所述智能移动设备是否处于计数状态，若是，增加计数值，若否，开始计数。
可选地，所述步骤S2具体包括：
判断所述智能移动设备是否存储开机状态，若是，则进行步骤S3，若否，则进行步骤S5。
与现有技术相比，本发明至少具有以下优点之一：
1、本发明解决航位推测法因仅保留轨迹点位置而丢失了轨迹点的速度、方向和一些具有关键信息的特征点。
2、本发明使得轨迹保留了更多关键信息点(如速度变化较大、方向发生变化)，解决了设备在直线运动中在经过停靠点(如服务站、补给站，躲避暗礁处等)的信息丢失。另外，若考虑一种极端情况，船舶大多时候是均速直航，若按航位推测法则最终只会保留两个轨迹点而不利于对船舶轨迹数据分析挖掘，而本发明提出的简化算法可以克服这一缺限。并且所有的阈值选取切合实际场景，以利于在将轨迹数据进行压缩的同时，更好的保留其关键信息点。
附图说明
图1为本申请实施例中利用距离阈值来对信息点进行判定保留与否的示意图；
图2为本申请实施例中利用方向阈值来对信息点进行判定保留与否的示意图；
图3为本申请实施例中利用速度阈值来对信息点进行判定保留与否的示意图；
图4为本申请实施例中利用间隔阈值来对信息点进行判定保留与否的示意图。
具体实施方式
以下结合附图1～4和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法、物品或者现场设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法、物品或者现场设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法、物品或者现场设备中还存在另外的相同要素。
请参阅图1～4所示，本实施例提供的一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，该方法包括：
S1、将智能移动设备在最初点p1的位置信息及处于该最初点p1时的速度信息保存至设定位置；该设定位置为服务器，服务器和/或智能移动设备在接收到最初点p1的位置信息及处于所述最初点p1时的速度信息后，以最初点p1为极点，沿速度方向作的射线为极轴建立极坐标系；所述智能移动设备根据当前位置的速度信息来预测所述智能移动设备在未来的位置大致在所述射线上；
S2、判断定位是否结束(通过判断所述智能移动设备是否开机判断定位是否结束)，若是，进行步骤S5，若否，进行步骤S3，等待新的信息点pi产生；
S3、判断所述智能移动设备在ti时刻的位置pi与其对应预测点位置pi′的欧式距离是否超过设定距离阈值，其中，i＝1,2,3...n，对应预测点位置pi′是根据起点pi-1的位置信息及速度信息进行预估的；
或，判断所述智能移动设备在位置pi和其前一个信息点pi-1的速度差值是否超过设定速度阈值；
或，判断所述智能移动设备在位置pi的速度方向和其前一个信息点pi-1的速度方向的方向差值是否超过设定角度阈值；
若是(欧式距离大于设定距离阈值、速度差值大于设定速度阈值或角度差值大于设定角度阈值，上述三个中的任一个成立)，将该信息点pi的位置信息及位于该信息点pi的速度信息保存至所述设定位置，并以信息点pi作为新的起点，重复步骤S2，若否(若欧式距离、速度差值值和方向差值分别不大于设定距离阈值、设定速度阈值和设定角度阈值)，进行步骤S4；
需要说明的是，距离阈值(distance_threshold)、速度阈值(speed_threshold)、方向阈值：(angle_threshold)、间隔阈值(skip_threshold)均是预先设定的，其具体的数值可根据使用需求或简化的效果进行调整。
S4、开始计数或增加计数值(处于计数状态时，增加计数值)，判断计数值是否大于设定间隔阈值，若是，将该计数值对应的信息点的位置信息及位于该信息点的速度信息保存至所述设定位置，停止计数，并以该信息点作为新的起点，重复步骤S2，若否，重复步骤S2或S3；
S5、定位结束，将最后一个信息点保存至所述设定位置。
附图1是利用距离误差阈值做判定，p2、p3、p4距离预测点距离均未大于给定距离阈值，当轨迹点读取到p5时，发现p5距离预测点的距离大于给定阈值。则将p4点进行保留。
附图2是利用方向误差阈值做判定，发现从p3到p4时方向变化大于给定的方向误差阈值，因此将p3进行保留(因为此时方向变化较为剧烈)。
附图3是利用速度误差阈值做判定，发现
Figure BDA0002953474130000061
段的速度大于
Figure BDA0002953474130000062
段的速度，则将p3点进行保留。
附图4是利用间隔阈值所做判定，当p3点由于方向偏差过大，将p3进行保留时，此时以p3为起始点，若将skip_threshold设置为4，则当从p4一直到p9，附图1、附图2、附图3中的场景均不出现，则将p9进行保留，这里只是一个示意图，实际中由于航海AIS的采样率、船舶的速度等条件的影响，将skip_threshold设置为10-15是比较合适的。
本实施例使用下面的伪代码进行表示，其中T＝{p1,p2,...,pn}表示船舶原始轨迹点集合，distance_threshold表用户输入的距离误差阈值，angle_threshold表示用户输入的方向误差阈值，speed_threshold表示用户输入的速度误差阈值，skip_threshold表示用户输入的间隔阈值。Simplified Trajectory T’表示简化后的轨迹。CALCULATE2表示计算智能移动设备发送的最后一个保留点的信息来计算下一个点的位置，也即预测点。CALCULATE3表示计算当前ti时刻轨迹点实际位置和预测点之间的欧式距离。CALCULATE4表示计算向量
Figure BDA0002953474130000063
和向量
Figure BDA0002953474130000064
速度差值。CALCULATE5表示计算向量
Figure BDA0002953474130000065
和
Figure BDA0002953474130000066
的方向差值。multiple_threshold表示多个阈值(即距离误差阈值、方向阈值、速度阈值和间隔阈值)。
本实施例中，所述步骤S3中的欧式距离distance通过如下公式进行计算：
distance＝2*R*asin(sqrt(haversin(x2-x1)+cos(x1)cos(x2)haversin(y2-y1)))
haversin(θ)＝sin2(θ/2)＝(1-cos(θ))/2
式中，R为地球半径，可取平均值6371km，x1,x2表示两点的经度，y1,y2表示两点纬度。
本实施例中，所述步骤S3中的速度差值ΔSpeed具体通过如下公式进行计算：
Figure BDA0002953474130000071
式中，(xi,yi)表示当前点，(xi-1,yi-1)表示当前点的前一个点，(xi-2,yi-2)表示(xi-1,yi-1)的前一个点。
本实施例中，所述步骤S3中的方向差值Δi具体通过如下公式进行计算：
Figure BDA0002953474130000072
式中，Δi表示θi和θi-1的方向差值，θi-1表示在
Figure BDA0002953474130000073
方向，θi表示在
Figure BDA0002953474130000074
方向。如果Δi超过了angle_threshold，则将pi进行保留。
本实施例中，所述设定位置为服务器，所述智能移动设备通过无线通信方式将对应的位置信息及速度信息发送至服务器。
本实施例中，该方法是在线的船舶轨迹简化方法。
本实施例中，所述位置信息包括该位置的经纬度及该位置的关键地理位置信息，该位置的经纬度可通过传播GPS实时定位测得，该关键地理位置信息可通过人工标注的方式添加。
本实施例中，所述速度为矢量，包括运行速度的运行方向。
本实施例中，所述步骤S3和步骤S4之间还包括：
判断所述智能移动设备是否处于计数状态，若是，增加计数值，若否，开始计数。
本实施例中，所述步骤S2具体包括：
判断所述智能移动设备是否存储开机状态，若是，则进行步骤S3，等待新的信息点pi产生，若否，则进行步骤S5。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，该方法包括：
S1、将智能移动设备在最初点p1的位置信息及处于该最初点p1时的速度信息保存至设定位置；
S2、判断定位是否结束，若是，进行步骤S5，若否，进行步骤S3；
S3、判断所述智能移动设备在ti时刻的位置pi与其对应预测点位置pi′的欧式距离是否超过设定距离阈值，其中，i＝1,2,3...n；
或，判断所述智能移动设备在位置pi和其前一个信息点pi-1的速度差值是否超过设定速度阈值；
或，判断所述智能移动设备在位置pi的速度方向和其前一个信息点pi-1的速度方向的方向差值是否超过设定角度阈值；
若是，则将该信息点pi的位置信息及位于该信息点pi的速度信息保存至所述设定位置，并以信息点pi作为新的起点，重复步骤S2，若否，则进行步骤S4；
S4、开始计数或增加计数值，判断计数值是否大于设定间隔阈值，若是，则将该计数值对应的信息点的位置信息及位于该信息点的速度信息保存至所述设定位置，停止计数，并以该信息点作为新的起点，重复步骤S2，若否，则重复步骤S2或S3；
S5、定位结束，将最后一个信息点保存至所述设定位置。
2.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述步骤S3中的欧式距离distance通过如下公式进行计算：
distance＝2*R*asin(sqrt(haversin(x2-x1)+cos(x1)cos(x2)haversin(y2-y1)))
haversin(θ)＝sin2(θ/2)＝(1-cos(θ))/2
式中，R为地球半径，x1,x2表示两点的经度，y1,y2表示两点纬度。
3.如权利要求2所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述步骤S3中的速度差值ΔSpeed具体通过如下公式进行计算：
Figure FDA0002953474120000021
式中，(xi,yi)表示当前点，(xi-1,yi-1)表示当前点的前一个点，(xi-2,yi-2)表示(xi-1,yi-1)的前一个点。
4.如权利要求3所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述步骤S3中的方向差值Δi具体通过如下公式进行计算：
Figure FDA0002953474120000022
式中，Δi表示θi和θi-1的方向差值，θi-1表示在
Figure FDA0002953474120000023
方向，θi表示在
Figure FDA0002953474120000024
方向。
5.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述设定位置为服务器，所述智能移动设备通过无线通信方式将对应的位置信息及速度信息发送至服务器。
6.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，该方法是在线的船舶轨迹简化方法。
7.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述位置信息包括该位置的经纬度及该位置的关键地理位置信息，该关键地理位置信息可通过人工标注的方式添加。
8.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述速度为矢量，包括运行速度的运行方向。
9.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述步骤S3和步骤S4之间还包括：
判断所述智能移动设备是否处于计数状态，若是，增加计数值，若否，开始计数。
10.如权利要求1所述的基于航位推测法的多阈值船舶轨迹简化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
判断所述智能移动设备是否存储开机状态，若是，则进行步骤S3，若否，则进行步骤S5。
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