CN114046786B - 航迹预测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种航迹预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取所有目标一段预设时间内的历史航迹并进行统计分析建立历史航迹库;保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;根据近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;根据近期航迹信息在历史航迹库中匹配出待获取航迹目标的历史航迹;根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置;将当前航迹点和当前位置加权融合,得到待获取航迹目标的最终预测点。本发明通过融合历史航迹信息、近期航迹信息和当前方位信息,实现了在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证了目标航迹的连续性。
Description
技术领域
本发明属于行进路线预测技术领域,尤其涉及一种航迹预测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
船舶在行驶过程中受航线、天气和水况及等多种因素影响,船舶的航迹具有不确定性。实时掌握船舶的航迹在商业和军事上都有重要的价值。
目前现有的船舶航迹预测方法主要分为三大类,每一类方法均存在一定缺陷。
第一种是基于船舶自动识别系统(AIS)的航迹预测方法。随着AIS在全球范围内的普及和应用,海事主管机关及相关部门可以通过AIS数据实时获得船舶的位置和航迹,但在实际过程中AIS设备存在信息发送不及时的问题,从而导致船舶航迹丢失。
第二种是基于船舶运动模型的航迹预测方法。该类方法通过对船舶建立运动模型来预测其航迹,常见的方法有离线时间序列方法、卡尔曼滤波航迹预测方法以及其衍生的方法等。这类方法均有成熟的理论依据,在建模时通常需要知道其航向角、瞬时航速和水情等信息,在信息完备的情况下,通过对船舶建立运动模型能取得较好的预测效果,若缺少部分信息,则会影响其模型预测的准确性。
第三种是基于人工智能算法的航迹预测方法。该类方法将人工智能算法与船舶的运动场景有机结合,通过对船舶历史航迹的统计分析、船舶运动状态特征提取,制作训练集和测试集,构建神经网络并训练,从而实现对船舶航迹的预测。常见的方法有基于支持向量机的航迹预测方法、基于LSTM的航迹预测法等。这类方法的预测效果受训练集和测试集样本的数量、分布以及超参的选择等多方面因素的影响,学习效果较难调至最优,容易出现欠拟合或过拟合的情况。
在使用交叉定位的场景中,有时因为通信或种种原因,只能暂时获取单根测向线信息,在这段时间内,使用传统的船舶航迹预测方法,无法保持对目标位置的实时预测。
发明内容
本发明的目的在于,为克服现有技术缺陷,提供了航迹预测方法、装置、设备及存储介质,对所有目标的历史航迹进行系统的统计和分析,对所有目标建立历史航迹库。通过融合历史航迹信息、近期航迹信息和当前方位信息三个维度的信息,实现了在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证了目标航迹的连续性。
本发明目的通过下述技术方案来实现:
一种航迹预测方法,所述方法包括:
获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库;
保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;
根据所述近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;
根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹;
根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置;
将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点。
进一步的,所述获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库具体包括:
收集每个目标在所述一段预设时间内的历史航迹;
对收集的历史航迹采用层次聚类算法进行聚类并剔除野值,得到若干类航迹,每一类航迹即为该目标的一个历史航迹,一个目标的所有历史航迹组成该目标的历史航迹集合;
所有目标的历史航迹集合组成历史航迹库。
进一步的,所述获取待获取航迹目标的当前航迹点具体包括:
根据所述待获取航迹目标的近期航迹信息,采用卡尔曼滤波方法预测目标当前航迹点。
进一步的,所述根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹具体包括:
计算所述待获取航迹目标近期航迹信息与历史航迹库中所有历史航迹间的曼哈顿距离;
取和所述待获取航迹目标近期航迹信息的曼哈顿距离最小的历史航迹作为当前目标的历史航迹。
进一步的,所述方法还包括用所述待获取航迹目标的最终预测点更新该目标的近期航迹信息。
进一步的,所述根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置具体包括:
以待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点为起点,根据上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的趋势,预测当前位置点,具体计算为:
xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标。
进一步的,所述将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点具体包括:
采用指数因子加权融合:
其中,d表示上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的距离,a为从历史航迹中获取的超参数。
另一方面,本发明还提供了一种航迹预测装置,所述装置包括:
历史航迹库建立模块,用于获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库;
近期航迹获取模块,用于保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;
当前航迹获取模块,用于根据所述近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;
历史航迹匹配模块,用于根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹;
当前位置预测模块,用于根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置;
最终预测点计算模块,用于将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点。
可选地,所述历史航迹库建立模块获取待获取航迹目标的当前航迹点具体包括:
根据所述待获取航迹目标的近期航迹信息,采用卡尔曼滤波方法预测目标当前航迹点。
可选地,所述历史航迹匹配模块根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹具体包括:
计算所述待获取航迹目标近期航迹信息与历史航迹库中所有历史航迹间的曼哈顿距离;
取和所述待获取航迹目标近期航迹信息的曼哈顿距离最小的历史航迹作为当前目标的历史航迹。
可选地,所述当前航迹获取模块还包括用所述待获取航迹目标的最终预测点更新该目标的近期航迹信息。
可选地,所述当前位置预测模块根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置具体包括:
以待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点为起点,根据上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的趋势,预测当前位置点,具体计算为:
Xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标。
可选地,所述最终预测点计算模块将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点具体包括:
采用指数因子加权融合:
其中,d表示上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的距离,a为从历史航迹中获取的超参数。
另一方面,本发明还提供了一种计算机设备,计算机设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述的任意一种航迹预测方法。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的任意一种航迹预测方法。
本发明的有益效果在于:
本发明对所有目标的历史航迹进行系统的统计和分析,对所有目标建立历史航迹库。通过融合历史航迹信息、近期航迹信息和当前方位信息三个维度的信息,实现了在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证了目标航迹的连续性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的航迹预测方法流程示意图;
图2是在只有站点1的测向线情况下的航迹预测示意图;其中,图2(a)是只有站点1的测向线情况下x方向30-40km的航迹预测示意图,图2(b)是只有站点1的测向线情况下x方向40-50km的航迹预测示意图;
图3是在只有站点2的测向线情况下的航迹预测示意图;图3(a)是只有站点2的测向线情况下x方向30-40km的航迹预测示意图,图3(b)是只有站点2的测向线情况下x方向40-50km的航迹预测示意图;
图4是本发明实施例基于两个站点统计的所有预测航迹与真实航迹的曼哈顿距离统计图;
图5是本发明实施例提供的航迹预测装置结构框图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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
无源定位是指侦察站在不对目标发射辐射电磁波的条件下,利用目标辐射或散射的无线电信号来实现对目标的定位。一个单独的无源侦察站点只探测出目标的方位信息,当两个或两个以上的无源侦察站点协同侦察,同时给出各自对目标的方位信息时,则可以通过交叉定位的方法得出目标的具体位置。在实际情况中,每个无源侦察站点有各自的任务和扫描范围,因此常会出现目标在一段时间内只被一个站点侦测到,导致该目标的侦察上报信息只有一根测向线,从而造成这段时间内目标的航迹缺失。
通过对目标的历史航迹进行大数据统计分析,发现目标的航迹是相对固定的,这是因为目标的巡逻受任务所驱动,在相同的任务下目标行驶的航迹近似相同。此外,同一个目标可能执行多种任务,因此其历史航迹可能呈现多条线段,每条线段对应一种任务,我们称该线段为该目标的某一任务航迹。
在上述背景下,提出本发明航迹预测方法的各个实施例,旨在充分利用目标航迹固定的信息、目标近期航迹信息和目标当前方位信息,实现在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证目标航迹连续性。
参照图1,如图1所示是本实施例提供的航迹预测方法的流程示意图。该方法具体包括以下步骤:
步骤S100:获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库。
具体地,本实施例以一年作为历史航迹获取期限,对所有目标一年的历史航迹进行统计分析,建立总的历史航迹库DBall。DBall由每个目标的历史航迹集合DBi组成,在一个目标的DBi中,包含该目标执行多个任务对应的历史任务航迹DBij。
对目标库中第i个目标而言,先对其历史航迹进行统计收集,然后对收集的航迹采用层次聚类算法(BIRCH)进行聚类,将聚类结果中的类别里包含点数小于10的类别作为野值剔除,得到最终的n类航迹,每一类航迹即为该目标的一个历史任务航迹记作DBij。一个目标所有的历史任务航迹∑jDBij组成该目标的历史航迹集合DBi。所有目标的历史航迹集合DBi组成总的历史航迹库DBall:
DBall=∑iDBi=∑i∑jDBij。
步骤S200:保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息。
本实施例以一小时内的航迹信息作为近期航迹信息。
步骤S300:根据所述近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点。
具体地,根据目标近期航迹Hrecent(l,P),采用卡尔曼滤波方法预测目标当前航迹点,记作卡尔曼滤波预测点Pkf。
步骤S400:根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹。
具体地,根据目标近期航迹Hrecent(l,P),在目标历史航迹集合DBi中匹配出近期航迹所属的历史任务航迹DBij。
计算目标近期航迹Hrecent(l,P)与目标历史航迹集合DBi中所有任务航迹DBij间的曼哈顿距离,具体计算如下:
每个航迹都可以看作是一个簇,一个航迹簇的特征表示为CF=(N,LS,SS),N为航迹簇内航迹点的数量,在本实例中每个航迹点都是2维向量(X、Y方向上的距离)。LS为矢量,是各点的线性求和:
SS为标量,是各数据点的平方和:
簇间曼哈顿距离的计算为:
取簇间距离最小的任务航迹DBij作为当前目标对应的历史任务航迹。
步骤S500:根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置。
设上一时刻测向线的方程为:
y=k1x+b1;
Xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标。
步骤S600:将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点。
具体地,将Pcurrent和Pkf以一定权重融合,得出的最终预测点Ppredict。融合方式采用指数因子加权融合:
上式中:d表示与的距离即xP和yP表示的横纵坐标,xQ和yQ表示的横纵坐标。当d越小表示近期航迹Hrecent(1,P)在k-1到k时刻与其对应的任务轨迹DBij越接近,说明根据以历史趋势预测的点更可信,则融合权重更加偏向于Pcurrent。a为超参,可以利用历史航迹计算得到,步骤如下:
将历史航迹剔除部分航迹片段,剔除片段记为Lreal。
用本实施例提供的航迹预测方法预测被剔除的片段,预测片段记为Lpredict。
计算a=argminDHMD(Lreal,Lpredict)。
作为一种具体实施方式,如果需要继续对下一个航迹进行预测,则可以用Ppredict更新目标近期航迹Hrecent(l,P),而不必再重新获取近期航迹信息。
在本实例中,设置了两个侦察站点分别为站点1和站点2,位置分别为(5,35)和(22,70)。基于不同站点的测向线的航迹预测情况如图2和图3所示。图2是在只有站点1的测向线情况下的航迹预测示意图,图2(a)是只有站点1的测向线情况下x方向30-40km的航迹预测示意图,图2(b)是只有站点1的测向线情况下x方向40-50km的航迹预测示意图。图3是在只有站点2的测向线情况下的航迹预测示意图,图3(a)是只有站点2的测向线情况下x方向30-40km的航迹预测示意图,图3(b)是只有站点2的测向线情况下x方向40-50km的航迹预测示意图。
在图2和图3中:三角形符号的轨迹表示历史航迹;空心圆圈符号的轨迹表示近期航迹;菱形符号的轨迹表示人为剔除的近期轨迹,为预测航迹的真值;“X”符号的轨迹表示本方法预测航迹;“|”符号的轨迹表示卡尔曼滤波方法的预测航迹。
综合图2和图3来看,卡尔曼滤波方法可以根据近期航迹运动趋势对目标航迹进行预测,但由于缺乏历史先验信息,无法在航迹拐点处做出很好的预测;本发明方法融合了近期航迹、实时测向线和历史航迹信息,从多个维度较好的对目标航迹做出了预测,预测结果更贴近真实航迹,明显优于卡尔曼滤波方法。
横向对比图2和图3我们可以发现,本方法的预测值受不同侦察站与历史航迹夹角的影响。在X方向32到38公里范围内,利用站点1测向线进行预测,本方法预测航迹在真实值上方,利用站点2测向线进行预测,本方法预测航迹在真实值下方;在X方向42到48公里范围内,本方法分别基于两个站点测向线得到的航迹预测情况基本相同。对所有预测轨迹与真实轨迹的簇间曼哈顿距离进行统计,结果如图4所示。簇间曼哈顿距离越小说明预测效果越好,可以看出无论利用哪一个站点的测向线进行预测,由于本发明方法融合了多维度信息,预测结果总是优于卡尔曼滤波方法。
本实施例提供的航迹预测方法,对所有目标的历史航迹进行系统的统计和分析,对所有目标建立历史航迹库。通过融合历史航迹信息、近期航迹信息和当前方位信息三个维度的信息,实现了在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证了目标航迹的连续性。
实施例2
本实施例提供了一种航迹预测装置,参照图5,如图5所示是本实施例提供的航迹预测装置结构框图。该装置具体包括:
历史航迹库建立模块,用于获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库;
近期航迹获取模块,用于保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;
当前航迹获取模块,用于根据近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;
历史航迹匹配模块,用于根据近期航迹信息在历史航迹库中匹配出待获取航迹目标的历史航迹;
当前位置预测模块,用于根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置;
最终预测点计算模块,用于将当前航迹点和当前位置加权融合,得到待获取航迹目标的最终预测点。
作为一种实施方式,历史航迹库建立模块获取待获取航迹目标的当前航迹点具体包括:
根据待获取航迹目标的近期航迹信息,采用卡尔曼滤波方法预测目标当前航迹点。
作为一种实施方式,历史航迹匹配模块根据近期航迹信息在历史航迹库中匹配出待获取航迹目标的历史航迹具体包括:
计算待获取航迹目标近期航迹信息与历史航迹库中所有历史航迹间的曼哈顿距离;
取和待获取航迹目标近期航迹信息的曼哈顿距离最小的历史航迹作为当前目标的历史航迹。
作为一种实施方式,当前航迹获取模块还包括用待获取航迹目标的最终预测点更新该目标的近期航迹信息。
作为一种实施方式,当前位置预测模块根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置具体包括:
以待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点为起点,根据上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的趋势,预测当前位置点,具体计算为:
Xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标。
作为一种实施方式,最终预测点计算模块将当前航迹点和当前位置加权融合,得到待获取航迹目标的最终预测点具体包括:
采用指数因子加权融合:
其中,d表示上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的距离,a为从历史航迹中获取的超参数。
本实施例提供的航迹预测装置,对所有目标的历史航迹进行系统的统计和分析,对所有目标建立历史航迹库。通过融合历史航迹信息、近期航迹信息和当前方位信息三个维度的信息,实现了在只有单测向线的情况下对目标位置进行实时预测,从而保证了目标航迹的连续性。
实施例3
本优选实施例提供了一种计算机设备,该计算机设备可以实现本申请实施例所提供的航迹预测方法任一实施例中的步骤,因此,可以实现本申请实施例所提供的航迹预测方法的有益效果,详见前面的实施例,在此不再赘述。
实施例4
本领域普通技术人员可以理解,上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成,或通过指令控制相关的硬件来完成,该指令可以存储于一计算机可读存储介质中,并由处理器进行加载和执行。为此,本发明实施例提供一种存储介质,其中存储有多条指令,该指令能够被处理器进行加载,以执行本发明实施例所提供的航迹预测方法中任一实施例的步骤。
其中,该存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM,Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的指令,可以执行本发明实施例所提供的任一航迹预测方法实施例中的步骤,因此,可以实现本发明实施例所提供的任一航迹预测方法所能实现的有益效果,详见前面的实施例,在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种航迹预测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库;
保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;
根据所述近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;
根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹;
根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置,具体包括:
用目标当前时刻测向线与对应的历史航迹相交得到第一交点,设历史航迹内有N个点,任意一点到当前时刻测向线的距离为d,设距离门限为r,所述第一交点为所有距离小于门限r的点集的中心点,用目标上一时刻测向线与当前对应的历史航迹相交得到第二交点,所述第二交点的计算方式与第一交点相同,若上一时刻有两根测向线则选择与当前上报站点一致的测向线;
以待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点为起点,根据上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的趋势,预测当前位置点,具体计算为:
xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标;
将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点。
2.如权利要求1所述的航迹预测方法,其特征在于,所述获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库具体包括:
收集每个目标在所述一段预设时间内的历史航迹;
对收集的历史航迹采用层次聚类算法进行聚类并剔除野值,得到若干类航迹,每一类航迹即为该目标的一个历史航迹,一个目标的所有历史航迹组成该目标的历史航迹集合;
所有目标的历史航迹集合组成历史航迹库。
3.如权利要求2所述的航迹预测方法,其特征在于,所述获取待获取航迹目标的当前航迹点具体包括:
根据所述待获取航迹目标的近期航迹信息,采用卡尔曼滤波方法预测目标当前航迹点。
4.如权利要求3所述的航迹预测方法,其特征在于,所述根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹具体包括:
计算所述待获取航迹目标近期航迹信息与历史航迹库中所有历史航迹间的曼哈顿距离;
取和所述待获取航迹目标近期航迹信息的曼哈顿距离最小的历史航迹作为当前目标的历史航迹。
5.如权利要求1所述的航迹预测方法,其特征在于,所述方法还包括用所述待获取航迹目标的最终预测点更新该目标的近期航迹信息。
7.一种航迹预测装置,其特征在于,所述装置包括:
历史航迹库建立模块,用于获取所有目标一段预设时间内的历史航迹,对所述所有目标一段预设时间内的历史航迹进行统计分析建立历史航迹库;
近期航迹获取模块,用于保存所有目标的一段预设时间内的航迹信息作为近期航迹信息;
当前航迹获取模块,用于根据所述近期航迹信息获取待获取航迹目标的当前航迹点;
历史航迹匹配模块,用于根据所述近期航迹信息在历史航迹库中匹配出所述待获取航迹目标的历史航迹;
当前位置预测模块,用于根据待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点和当前时刻测向线与历史航迹的交点预测目标的当前位置,具体包括:
用目标当前时刻测向线与对应的历史航迹相交得到第一交点,设历史航迹内有N个点,任意一点到当前时刻测向线的距离为d,设距离门限为r,所述第一交点为所有距离小于门限r的点集的中心点,用目标上一时刻测向线与当前对应的历史航迹相交得到第二交点,所述第二交点的计算方式与第一交点相同,若上一时刻有两根测向线则选择与当前上报站点一致的测向线;
以待获取航迹目标的上一时刻测向线与历史航迹的交点为起点,根据上一时刻测向线与历史航迹的交点到当前时刻测向线与历史航迹的交点的趋势,预测当前位置点,具体计算为:
xcurrent=xlast+x1-x2
其中,xcurrent为当前位置点的横坐标,ycurrent为当前位置点的纵坐标,x1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y1为当前时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,x2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的横坐标,y2为上一时刻测向线与历史航迹的交点的纵坐标,xlast为目标上一时刻的位置点的横坐标;
最终预测点计算模块,用于将所述当前航迹点和所述当前位置加权融合,得到所述待获取航迹目标的最终预测点。
8.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的航迹预测方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的航迹预测方法。
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