CN112990241B - 轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本申请公开了轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质,涉及大数据技术领域。具体实现方案为:从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据所述无效点的位置构建链路信息;根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹。本申请可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。

Description

轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及大数据技术领域中的导航技术,尤其涉及一种轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
地图匹配(Map Matching)技术是利用电子地图和定位信息来确定车辆在道路上的准确位置的一种软件纠错技术,其基本思想是将定位装置获得的车辆定位轨迹与电子地图数据库中的道路信息联系起来,并由此确定车辆相对于地图的位置。除了车辆轨迹匹配之外,在实际应用中,还涉及到行人或者非机动车的轨迹匹配。由于交通法规对行人或非机动车的行动轨迹的约束较少,因此行人或非机动车的轨迹存在许多不确定因素,例如穿过建筑物、绿化带等等。
现有的行人或非机动车的轨迹匹配还是采用道路路段(link)的匹配方式,即根据匹配路网的路段信息,将轨迹点匹配到最近的路段上;若是无法匹配到路段,则将轨迹点标记为无效点。
然而现有的这种匹配方式,会使得行人或非机动车的轨迹与实际轨迹存在较大的偏差,影响用户的导航效果。
发明内容
本申请提供一种轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质,可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
第一方面,本申请实施例提供一种轨迹匹配方法,包括:
从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;
对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
根据所述无效点的位置构建链路信息;
根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,所述从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点,包括:
获取用户终端在预设时间段内发送的初始轨迹点;
对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点。
本实施例中,由于步行或者非机动车的轨迹受行进方向、GPS信号等等因素影响,轨迹质量较差,通过对轨迹点进行稀疏处理,可以减少后续轨迹点匹配的工作量,在保证匹配精确度的同时,提高轨迹的匹配效率。
在一种可能的设计中,所述对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点,包括:
按照预设时间阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的采集时间间隔不小于所述预设时间阈值;和/或,
按照第一距离阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的距离大于所述第一距离阈值。
本实施例中,可以从轨迹点之间的采集时间和/或距离两个方面对初始轨迹点进行稀疏处理,在保证轨迹路线信息的同时,减少轨迹点的数量。本实施例中的稀疏处理是指删除不符合要求的轨迹点,使得总轨迹点的数量下降。
在一种可能的设计中,在对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点之后,还包括:
对所述候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,得到平滑处理后的目标轨迹。
本实施例中,还可以对候选轨迹点构成的轨迹进行平滑处理,从而可以消除轨迹噪声,使得轨迹点构成的轨迹更符合实际路段的地理路线。
在一种可能的设计中,对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点,包括:
从所述目标轨迹上依次提取候选轨迹点;
根据所述候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配;
若所述候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将所述候选轨迹点标记为无效点。
本实施例中,通过候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,将候选轨迹点匹配至与其距离最近的路段上;若候选轨迹点与候选轨迹点最近的路段之间的距离仍然大于第二距离阈值,则将该候选轨迹点标记为无效点。这种匹配方式计算量小,可以较为准确地对轨迹点和路段进行匹配,以得到与轨迹匹配的路段信息。
在一种可能的设计中,所述根据所述无效点的位置构建链路信息,包括:
若所述无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于已知的POI区域内时,将POI标识信息作为缺失的路段信息,生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入POI区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,所述根据所述无效点的位置构建链路信息,包括:
若所述无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过所述未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取所述未知区域的中心点和聚类半径;
根据所述未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若所述第一区域与周围的路段存在交点,则将所述第一区域确定为可步行区域;
构建所述可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于未知区域内(例如绿化带)时,从历史轨迹记录中查找在该未知区域内出现的无效点的数量,若无效点的数量大于预设值,说明经常有行人或者非机动车经过该未知区域。因此可以通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据该未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域标记为可步行区域;构建可步行区域对应的标识,生成包含可步行区域对应的标识和路段标识的链路信息。这种方式可以在行人或非机动车进入未知区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,还包括:
根据所述匹配轨迹,进行地图路线导航。
本实施例中,可以在地图上显示出于用户的真实轨迹更加符合的匹配轨迹,然后依据该匹配轨迹与目的地之间的位置关系更新导航路线,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
第二方面,本申请实施例提供一种轨迹匹配装置,包括:
提取模块,用于从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;
匹配模块,用于对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
处理模块,用于根据所述无效点的位置构建链路信息;
显示模块,用于根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,所述提取模块,具体用于:
获取用户终端在预设时间段内发送的初始轨迹点;
对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点。
本实施例中,由于步行或者非机动车的轨迹受行进方向、GPS信号等等因素影响,轨迹质量较差,通过对轨迹点进行稀疏处理,可以减少后续轨迹点匹配的工作量,在保证匹配精确度的同时,提高轨迹的匹配效率。
在一种可能的设计中,所述提取模块,具体用于:
按照预设时间阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的采集时间间隔不小于所述预设时间阈值;和/或,
按照第一距离阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的距离大于所述第一距离阈值。
本实施例中,可以从轨迹点之间的采集时间和/或距离两个方面对初始轨迹点进行稀疏处理,在保证轨迹路线信息的同时,减少轨迹点的数量。本实施例中的稀疏处理是指删除不符合要求的轨迹点,使得总轨迹点的数量下降。
在一种可能的设计中,还包括:平滑处理模块,用于:
对所述候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,得到平滑处理后的目标轨迹。
本实施例中,还可以对候选轨迹点构成的轨迹进行平滑处理,从而可以消除轨迹噪声,使得轨迹点构成的轨迹更符合实际路段的地理路线。
在一种可能的设计中,所述匹配模块,具体用于:
从所述目标轨迹上依次提取候选轨迹点;
根据所述候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配;
若所述候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将所述候选轨迹点标记为无效点。
本实施例中,通过候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,将候选轨迹点匹配至与其距离最近的路段上;若候选轨迹点与候选轨迹点最近的路段之间的距离仍然大于第二距离阈值,则将该候选轨迹点标记为无效点。这种匹配方式计算量小,可以较为准确地对轨迹点和路段进行匹配,以得到与轨迹匹配的路段信息。
在一种可能的设计中,所述处理模块,具体用于:
若所述无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于已知的POI区域内时,将POI标识信息作为缺失的路段信息,生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入POI区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,所述处理模块,具体用于:
若所述无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过所述未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取所述未知区域的中心点和聚类半径;
根据所述未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若所述第一区域与周围的路段存在交点,则将所述第一区域确定为可步行区域;
构建所述可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于未知区域内(例如绿化带)时,从历史轨迹记录中查找在该未知区域内出现的无效点的数量,若无效点的数量大于预设值,说明经常有行人或者非机动车经过该未知区域。因此可以通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据该未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域标记为可步行区域;构建可步行区域对应的标识,生成包含可步行区域对应的标识和路段标识的链路信息。这种方式可以在行人或非机动车进入未知区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,还包括:导航模块,用于:
根据所述匹配轨迹,进行地图路线导航。
本实施例中,可以在地图上显示出于用户的真实轨迹更加符合的匹配轨迹,然后依据该匹配轨迹与目的地之间的位置关系更新导航路线,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:处理器和存储器;存储器中存储有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如第一方面中任一项所述的轨迹匹配方法。
第四方面,本申请提供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第一方面中任一项所述的轨迹匹配方法。
第五方面,本申请实施例提供一种程序产品,所述程序产品包括:计算机程序,所述计算机程序存储在可读存储介质中,服务器的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序,所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得服务器执行第一方面中任一所述的轨迹匹配方法。
第六方面,本申请实施例提供一种轨迹匹配方法,包括:
将预设时间段内获取的轨迹点与地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
根据所述无效点的位置构建链路信息;
根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中,通过将预设时间段内获取的轨迹点与地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。因为采用从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据所述无效点的位置构建链路信息;根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹的技术手段,所以克服了行人或非机动车在地图上的匹配轨迹与真实轨迹偏差较大的技术问题,通过无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航准确度的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是可以实现本申请实施例的轨迹匹配方法的场景图;
图2是根据本申请第一实施例的示意图;
图3是根据本申请第一应用场景的路段匹配示意图;
图4是根据本申请第二应用场景的路段匹配示意图;
图5是根据本申请第一应用场景的POI区域生成示意图;
图6是根据本申请第二实施例的示意图;
图7是根据本申请第三实施例的示意图;
图8是根据本申请第四实施例的示意图;
图9是用来实现本申请实施例的轨迹匹配方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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,以便这里描述的本申请的实施例例如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。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
地图匹配(Map Matching)技术是利用电子地图和定位信息来确定车辆在道路上的准确位置的一种软件纠错技术,其基本思想是将定位装置获得的车辆定位轨迹与电子地图数据库中的道路信息联系起来,并由此确定车辆相对于地图的位置。除了车辆轨迹匹配之外,在实际应用中,还涉及到行人或者非机动车的轨迹匹配。由于交通法规对行人或非机动车的行动轨迹的约束较少,因此行人或非机动车的轨迹存在许多不确定因素,例如穿过建筑物、绿化带等等。
现有的行人或非机动车的轨迹匹配还是采用道路路段(link)的匹配方式,即根据匹配路网的路段信息,将轨迹点匹配到最近的路段上;若是无法匹配到路段,则将轨迹点标记为无效点。
然而现有的这种匹配方式,会使得行人或非机动车的轨迹与实际轨迹存在较大的偏差,影响用户的导航效果。
针对上述技术问题,本申请提供一种轨迹匹配方法、装置、设备及存储介质,可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
图1是可以实现本申请实施例的轨迹匹配方法的场景图,如图1所示,Link1、Link2和Link3为地图上的路段,空心点和实心点分别代表不同的用户轨迹,通过了建筑物内部。云端或者地图数据处理平台从目标轨迹上依次提取候选轨迹点。然后,根据候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配。若候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将候选轨迹点标记为无效点。左矩形框内和右矩形框内的轨迹点分别匹配到link 1和link 3上,由于link 1和link 2距离较近,可能被填补,而中间矩形框内轨迹点由于附近无道路,也被匹配成无效点。因此,最终的匹配结果是Link 1→link 2→link 3(存在无效点)。现有技术最终生成的路径是Link 1→link 2→link 3,与真实情况不匹配。本申请提供的方法可以根据无效点进行匹配,判断无效点是否位于已知的POI区域内。若无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息。具体地,当无效点位于已知的POI区域内时,将POI标识信息作为缺失的路段信息,生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入POI区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。若无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过未知区域的无效点数量是否大于预设值;若大于预设值,则通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域确定为可步行区域;构建可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。例如,通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径d,以该中心点为圆心,以d+θ(θ为微小添加距离)为半径的原与真实存在的道路(link 1和link 2)的交点p1,p2,p3和p4所构成的grid则称为可步行区域,并给予编号ID。并将POI区域更新到当前的路网中,并生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入未知区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
应用上述方法可以克服行人或非机动车在地图上的匹配轨迹与真实轨迹偏差较大的技术问题,通过无效点在地图上的位置生成链路信息,并在地图上显示根据该链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航准确度的技术效果。
图2是根据本申请第一实施例的示意图,如图2所示,本实施例中的方法可以包括:
S101、从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点。
本实施例中,云端或者地图数据处理平台获取用户终端在预设时间段内发送的初始轨迹点。然后,对初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点。
具体地,在实际应用中,当轨迹匹配涉及到行人或者非机动车时,其具备了与机动车轨迹匹配不同的特点。机动车辆的行驶速度较快,行驶方向一致性比较高。而行人或者非机动车轨迹质量较差,主要包括行驶方向随机性、行驶速度慢,GPS信号弱等因素影响,从而造成行驶轨迹噪音较大。因此通过对轨迹点进行稀疏处理,可以减少后续轨迹点匹配的工作量,在保证匹配精确度的同时,提高轨迹的匹配效率。
可选地,对初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点,包括:按照预设时间阈值,对初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的初始轨迹点的采集时间间隔不小于预设时间阈值;和/或,按照第一距离阈值,对初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的初始轨迹点的距离大于第一距离阈值。
具体地,可以从轨迹点之间的采集时间和/或距离两个方面对初始轨迹点进行稀疏处理,在保证轨迹路线信息的同时,减少轨迹点的数量。本实施例中的稀疏处理是指删除不符合要求的轨迹点,使得总轨迹点的数量下降。
由于行人或者非机动车行驶速度较低,在相同时间内的打点十分密集。而且由于步行方向的变化比较大,导致密集的轨迹匹配效果更差。因此,可以根据时间间隔进行抽希,例如相邻轨迹点的时间差不小于3秒。
当用户在某一个位置行驶速度过慢甚至停顿时,很容易在该位置产生大量杂乱的GPS数据。因此,可以根据距离间隔进行抽希,以使得任意两个相邻轨迹点之间的距离至少大于某一阈值,这也能在一定程度上减少轨迹噪声。还可以将两者进行结合进行稀疏处理,此处不再赘述。
可选地,在对初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点之后,还包括:对候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,得到平滑处理后的目标轨迹。
具体地,还可以对候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,从而可以消除轨迹噪声,使得轨迹点构成的轨迹更符合实际路段的地理路线。目前所用轨迹平滑方法为Spline样条曲线平滑,其具体原理是对给定数据点执行相应的插值方法,返回给定点的平滑曲线。
S102、对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点。
本实施例中,云端或者地图数据处理平台从目标轨迹上依次提取候选轨迹点。然后,根据候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配。若候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将候选轨迹点标记为无效点。
具体地,通过候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,将候选轨迹点匹配至与其距离最近的路段上;若候选轨迹点与候选轨迹点最近的路段之间的距离仍然大于第二距离阈值,则将该候选轨迹点标记为无效点。这种匹配方式计算量小,可以较为准确地对轨迹点和路段进行匹配,以得到与轨迹匹配的路段信息。图3是根据本申请第一应用场景的路段匹配示意图,如图3所示,Link1和Link2为地图上的路段,两个路段夹着的区域为绿化带(或者公园),在绿化带内部区域有供行人通行的小路。因此,用户直接从绿化带穿过,轨迹点如空心点和实心点所示,空心点和实心点分别代表不同的用户轨迹。由于当前路网以车行为主,对于绿化带内部的小路以及建筑物等特殊路径,路网中并没有。因此,可以根据候选轨迹点与候选轨迹点最近的路段之间的距离进行匹配,左上角矩形框内和右下角矩形框内的轨迹点分别与地图上的路段Link1和Link2的距离在预设的阈值内,而中间矩形框内的轨迹点与最近的路段之间的距离仍然预设阈值。因此,左上角矩形框内和右下角矩形框内的轨迹点可能匹配到离它们最近的link 1和link 2上,而整条轨迹由于无法穿越绿化带而断开,中间矩形框内的轨迹点匹配为无效点。因此,最终的匹配结果是Link 1→断开→link 2(存在无效点)。图4是根据本申请第二应用场景的路段匹配示意图,如图4所示,Link1、Link2和Link3为地图上的路段,空心点和实心点分别代表不同的用户轨迹,通过了建筑物内部。左矩形框内和右矩形框内的轨迹点分别匹配到link 1和link 3上,由于link 1和link 2距离较近,可能被填补,而中间矩形框内轨迹点由于附近无道路,也被匹配成无效点。因此,最终的匹配结果是Link 1→link 2→link 3(存在无效点)。
S103、根据无效点的位置构建链路信息。
本实施例中,云端或者地图数据处理平台可以根据无效点进行匹配,判断无效点是否位于已知的POI区域内。
可选地,若无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息。
具体地,当无效点位于已知的POI区域内时,将POI标识信息作为缺失的路段信息,生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入POI区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
可选地,若无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过未知区域的无效点数量是否大于预设值;若大于预设值,则通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域确定为可步行区域;构建可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
具体地,当无效点位于未知区域内(例如绿化带)时,从历史轨迹记录中查找在该未知区域内出现的无效点的数量,若无效点的数量大于预设值,说明经常有行人或者非机动车经过该未知区域,该区域是真实有效的可通行区域。因此可以通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据该未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域标记为可步行区域;构建可步行区域对应的标识,生成包含可步行区域对应的标识和路段标识的链路信息。这种方式可以在行人或非机动车进入未知区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。图5是根据本申请第一应用场景的POI区域生成示意图,如图5所示,通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径d,以该中心点为圆心,以d+θ(θ为微小添加距离)为半径的原与真实存在的道路(link 1和link 2)的交点p1,p2,p3和p4所构成的grid则称为可步行区域,并给予编号ID。并将POI区域更新到当前的路网中,并生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。
S104、根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中,还可以根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。本实施例,填补了小路以及非一般道路的路网的缺失,增加约10%的有效新路,而且不需要耗费较多的人力和物力,生产效率高,准确性高,节省大量的成本。由于路网更加完整,对于新增的步行轨迹,其匹配的正确率也越来越高,每次路网迭代,匹配结果准备率增加约1%。
本实施例,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
图6是根据本申请第二实施例的示意图;如图6所示,本实施例中的方法可以包括:
S201、从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点。
S202、对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点。
S203、根据无效点的位置构建链路信息。
S204、根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中步骤S201~步骤S204的具体实现过程和实现原理,参见图2所示步骤S101~步骤S104的相关描述,此处不再赘述。
S205、根据匹配轨迹,进行地图路线导航。
本实施例中,可以在地图上显示出于用户的真实轨迹更加符合的匹配轨迹,然后依据该匹配轨迹与目的地之间的位置关系更新导航路线,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
本实施例,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
另外,本实施例还可以根据匹配轨迹,进行地图路线导航,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
图7是根据本申请第三实施例的示意图;如图7所示,本实施例中的装置可以包括:
提取模块31,用于从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;
匹配模块32,用于对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
处理模块33,用于根据无效点的位置构建链路信息;
显示模块34,用于根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。
本实施例中,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,提取模块31,具体用于:
获取用户终端在预设时间段内发送的初始轨迹点;
对初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点。
本实施例中,由于步行或者非机动车的轨迹受行进方向、GPS信号等等因素影响,轨迹质量较差,通过对轨迹点进行稀疏处理,可以减少后续轨迹点匹配的工作量,在保证匹配精确度的同时,提高轨迹的匹配效率。
在一种可能的设计中,提取模块31,具体用于:
按照预设时间阈值,对初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的初始轨迹点的采集时间间隔不小于预设时间阈值;和/或,
按照第一距离阈值,对初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的初始轨迹点的距离大于第一距离阈值。
本实施例中,可以从轨迹点之间的采集时间和/或距离两个方面对初始轨迹点进行稀疏处理,在保证轨迹路线信息的同时,减少轨迹点的数量。本实施例中的稀疏处理是指删除不符合要求的轨迹点,使得总轨迹点的数量下降。
在一种可能的设计中,匹配模块32,具体用于:
从目标轨迹上依次提取候选轨迹点;
根据候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配;
若候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将候选轨迹点标记为无效点。
本实施例中,通过候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,将候选轨迹点匹配至与其距离最近的路段上;若候选轨迹点与候选轨迹点最近的路段之间的距离仍然大于第二距离阈值,则将该候选轨迹点标记为无效点。这种匹配方式计算量小,可以较为准确地对轨迹点和路段进行匹配,以得到与轨迹匹配的路段信息。
在一种可能的设计中,处理模块33,具体用于:
若无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于已知的POI区域内时,将POI标识信息作为缺失的路段信息,生成包含路段标识和POI标识的链路信息(例如Link 1→POI标识→Link 3)。这种方式可以在行人或非机动车进入POI区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
在一种可能的设计中,处理模块33,具体用于:
若无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;
根据未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域确定为可步行区域;
构建可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
本实施例中,当无效点位于未知区域内(例如绿化带)时,从历史轨迹记录中查找在该未知区域内出现的无效点的数量,若无效点的数量大于预设值,说明经常有行人或者非机动车经过该未知区域。因此可以通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;根据该未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域标记为可步行区域;构建可步行区域对应的标识,生成包含可步行区域对应的标识和路段标识的链路信息。这种方式可以在行人或非机动车进入未知区域内时,保持完整的链路信息,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
本实施例的轨迹匹配装置,可以执行图2所示方法中的技术方案,其具体实现过程和技术原理参见图2所示方法中的相关描述,此处不再赘述。
本实施例,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
图8是根据本申请第四实施例的示意图;如图8所示,本实施例中的装置在图7所示装置的基础上,还可以包括:
平滑处理模块35,用于:
对候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,得到平滑处理后的目标轨迹。
本实施例中,还可以对候选轨迹点构成的轨迹进行平滑处理,从而可以消除轨迹噪声,使得轨迹点构成的轨迹更符合实际路段的地理路线。
在一种可能的设计中,还包括:导航模块36,用于:
根据匹配轨迹,进行地图路线导航。
本实施例中,可以在地图上显示出于用户的真实轨迹更加符合的匹配轨迹,然后依据该匹配轨迹与目的地之间的位置关系更新导航路线,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
本实施例的轨迹匹配装置,可以执行图2、图6所示方法中的技术方案,其具体实现过程和技术原理参见图2、图6所示方法中的相关描述,此处不再赘述。
本实施例,通过从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;对候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;根据无效点的位置构建链路信息;根据链路信息,在地图上显示用户的匹配轨迹。从而可以根据无效点在地图上的位置生成链路信息,避免现有路段匹配中因为行人或非机动车的轨迹进入POI区域或者未知区域内出现的轨迹匹配失败问题,可以在地图上显示根据链路信息生成的匹配轨迹,从而使得匹配轨迹与用户的真实轨迹更加符合,提高地图导航效果。
另外,本实施例还可以根据匹配轨迹,进行地图路线导航,从而可以实现更加准确的路线导航,用户体验佳。
图9是用来实现本申请实施例的轨迹匹配方法的电子设备的框图;如图9所示,是根据本申请实施例的图9轨迹匹配方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图9所示,该电子设备包括:一个或多个处理器501、存储器502,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图9中以一个处理器501为例。
存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使至少一个处理器执行本申请所提供的图9轨迹匹配方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的图9轨迹匹配方法。
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的图9轨迹匹配方法对应的程序指令/模块。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的图9轨迹匹配方法。
存储器502可以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、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据图9轨迹匹配方法的电子设备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,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至图9轨迹匹配方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、区块链网络、局域网、移动通信网及其组合。
图9轨迹匹配方法的电子设备还可以包括:输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接,图9中以通过总线连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息,以及产生与图9轨迹匹配方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种轨迹匹配方法,其特征在于,包括:
从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;
对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
根据所述无效点的位置构建链路信息;
根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹;
所述根据所述无效点的位置构建链路信息,包括:
若所述无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息;
若所述无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过所述未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取所述未知区域的中心点和聚类半径;
根据所述未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若所述第一区域与周围的路段存在交点,则将所述第一区域确定为可步行区域;
构建所述可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点,包括:
获取用户终端在预设时间段内发送的初始轨迹点;
对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点,包括:
按照预设时间阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的采集时间间隔不小于所述预设时间阈值;和/或,
按照第一距离阈值,对所述初始轨迹点进行稀疏处理,以使得任意两个相邻的所述初始轨迹点的距离大于所述第一距离阈值。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在对所述初始轨迹点进行稀疏处理,得到候选轨迹点之后,还包括:
对所述候选轨迹点所构成的初始轨迹进行平滑处理,得到平滑处理后的目标轨迹。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点,包括:
从所述目标轨迹上依次提取候选轨迹点;
根据所述候选轨迹点与地图上的路段之间的距离,进行路段匹配;
若所述候选轨迹点与相邻的所有路段之间的距离均大于第二距离阈值,则将所述候选轨迹点标记为无效点。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述匹配轨迹,进行地图路线导航。
7.一种轨迹匹配装置,其特征在于,包括:
提取模块,用于从预设时间段内获取的轨迹点中提取出候选轨迹点;
匹配模块,用于对所述候选轨迹点和地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
处理模块,用于根据所述无效点的位置构建链路信息;
显示模块,用于根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹;
所述处理模块,具体用于:
若无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息;
所述处理模块,具体用于:
若无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取未知区域的中心点和聚类半径;
根据未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若第一区域与周围的路段存在交点,则将第一区域确定为可步行区域;
构建可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种轨迹匹配方法,其特征在于,包括:
将预设时间段内获取的轨迹点与地图上的路段进行匹配,得到匹配失败的无效点;
根据所述无效点的位置构建链路信息;
根据所述链路信息,在所述地图上显示用户的匹配轨迹;
所述根据所述无效点的位置构建链路信息,包括:
若所述无效点位于已知的POI区域内,则生成包含路段标识和POI标识的链路信息;
若所述无效点位于未知区域内,则判断历史轨迹记录中经过所述未知区域的无效点数量是否大于预设值;
若大于预设值,则通过聚类算法获取所述未知区域的中心点和聚类半径;
根据所述未知区域的中心点和聚类半径确定第一区域的范围,若所述第一区域与周围的路段存在交点,则将所述第一区域确定为可步行区域;
构建所述可步行区域对应的标识信息,生成包含路段标识和可步行区域标识的链路信息。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113834496A (zh) * 2021-08-25 2021-12-24 深圳市跨越新科技有限公司 道路数据缺失轨迹匹配方法、系统、终端设备及存储介质
CN114664104B (zh) * 2022-03-23 2023-07-18 阿里云计算有限公司 一种路网匹配方法和装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101799301A (zh) * 2010-03-29 2010-08-11 东软集团股份有限公司 利用路线轨迹点信息进行路线规划的方法及装置
CN102298152A (zh) * 2010-06-23 2011-12-28 爱信艾达株式会社 轨迹信息生成装置和方法以及计算机可读存储介质
CN105444769A (zh) * 2015-11-26 2016-03-30 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配方法及装置
CN105973247A (zh) * 2016-06-30 2016-09-28 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自定义道路数据生成方法和装置
US9746331B1 (en) * 2014-12-15 2017-08-29 Marvell International Ltd. Method and apparatus for map matching
WO2017166648A1 (zh) * 2016-03-29 2017-10-05 乐视控股(北京)有限公司 一种导航路线的生成方法和装置、设备
CN109405839A (zh) * 2018-10-23 2019-03-01 南京林业大学 一种基于多路径的交通网络离线地图匹配算法
KR20190038739A (ko) * 2017-09-30 2019-04-09 현대엠엔소프트 주식회사 도로 변경 지점 검출 방법
CN109916414A (zh) * 2019-03-29 2019-06-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 地图匹配方法、装置、设备和介质
CN110426050A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配纠正方法、装置、设备和存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4553033B2 (ja) * 2008-05-15 2010-09-29 株式会社デンソー 現在位置算出装置及びプログラム
US10209082B2 (en) * 2016-05-05 2019-02-19 Here Global B.V. Method and apparatus for matching probe points to road segments utilizing a trajectory identifier
US10415984B2 (en) * 2017-12-29 2019-09-17 Uber Technologies, Inc. Measuring the accuracy of map matched trajectories

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101799301A (zh) * 2010-03-29 2010-08-11 东软集团股份有限公司 利用路线轨迹点信息进行路线规划的方法及装置
CN102298152A (zh) * 2010-06-23 2011-12-28 爱信艾达株式会社 轨迹信息生成装置和方法以及计算机可读存储介质
US9746331B1 (en) * 2014-12-15 2017-08-29 Marvell International Ltd. Method and apparatus for map matching
CN105444769A (zh) * 2015-11-26 2016-03-30 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配方法及装置
WO2017166648A1 (zh) * 2016-03-29 2017-10-05 乐视控股(北京)有限公司 一种导航路线的生成方法和装置、设备
CN105973247A (zh) * 2016-06-30 2016-09-28 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自定义道路数据生成方法和装置
KR20190038739A (ko) * 2017-09-30 2019-04-09 현대엠엔소프트 주식회사 도로 변경 지점 검출 방법
CN109405839A (zh) * 2018-10-23 2019-03-01 南京林业大学 一种基于多路径的交通网络离线地图匹配算法
CN109916414A (zh) * 2019-03-29 2019-06-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 地图匹配方法、装置、设备和介质
CN110426050A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配纠正方法、装置、设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3S系统中地图匹配算法的技术特点探析;刘月;;科技视界(第30期);429+385 *

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