[發明專利]一種移動目標運動距離統計方法和裝置

有效

• 申請號: 201310013160.5
• 申請日: 2013-01-14
• 公開（公告）號: CN103925929B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 朱佳;杜雄;張志平;胡道生;夏曙東
• 申請（專利權）人: 北京中交興路信息科技有限公司;北京千方信息科技集團有限公司
• 主分類號: G01C22/00
• 分類號: G01C22/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 趙娟

技術領域

本發明涉及空間信息處理技術領域，特別是涉及提出一種移動目標運動距離統計的方法和裝置。

背景技術

在傳統方式中獲取移動目標的運動距離的方式一般是通過儀表來計算并顯示，可以解決獲取移動目標的運動距離的問題。但是由于儀表自身存在計算方法設計問題的缺陷，例如當車輛車輪空轉，載重變化等情況下，儀表統計存在較大誤差；在人為調動儀表，或儀表故障的情況下，更是無法作為里程數據參考，因此傳統的運動距離的統計方式已經無法滿足人們的要求。

在現存解決車輛歷史軌跡的里程統計方案是：對車輛通過將GPS(Global Positioning System，全球定位系統)設備上報位置信息，強制性與現有地圖數據進行匹配計算，利用通過實際測繪獲取的道理里程數據，進行計算，從而獲取較為精準的里程數據，但此方案需要高精度GPS設備以保證車輛上報位置的準確性，該條件導致此方案只能在軍方等，配備高精度儀器領域使用，且對車輛不在道路上行駛情況無法準確計算。

本領域技術人員迫切需要解決的問題之一在于，提出一種移動目標運動距離統計的方法和裝置，用以降低對設備的強依賴性，節約成本，增強容錯能力，保持較高的計算精確度。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種移動目標運動距離統計的方法和裝置，用以降低對設備的強依賴性，節約成本，增強容錯能力，保持較高的計算精確度。

為了解決上述問題，本發明公開了一種移動目標運動距離統計的方法，包括：

獲取移動目標的特征數據；所述特征數據包括多個在預設時間間隔上傳的離散點數據；

針對所述特征數據計算離散點數據集合；

針對所述離散點數據集合生成擬合曲線；

將所述擬合曲線拆分為高擬合度曲線和低擬合度曲線；

采用所述高擬合度曲線計算第一運動距離；

采用所述低擬合度曲線計算第二運動距離；

將所述第一運動距離及所述第二運動距離合并為當前移動目標的運動距離。

優選地，所述針對特征數據計算離散點數據集合的步驟之前，還包括：

對所述特征數據進行格式轉換。

優選地，所述針對特征數據計算離散點數據集合的步驟包括：

子步驟S11，按照時間順序依次提取離散點數據；所述離散點數據中包括移動目標位置信息，移動目標速度信息，移動目標記錄時間信息、移動目標運動方向信息；

子步驟S12，依據所述移動目標運動方向信息，移動目標速度信息以及所述預設時間間隔計算預計移動目標位置信息；

子步驟S13，從所述特征數據提取與所述離散點數據相鄰的離散點數據的移動目標位置信息；

子步驟S14，判斷所述相鄰的離散點數據中的移動目標位置信息是否在所述預計移動目標位置信息的預設濾波范圍內；若是，則執行子步驟S15，若否，則執行子步驟S16；

子步驟S15，采用所述預計移動目標位置信息，以及所述相鄰的離散點數據的移動目標位置信息計算近似實際移動目標位置信息，并將所述相鄰的離散點數據中的移動目標位置信息更新為近似實際移動目標位置信息；

子步驟S16，將所述相鄰的離散點數據的移動目標位置信息更新為近似實際移動目標位置信息；

子步驟S17，判斷是否遍歷完所述離散點數據；若是，則執行子步驟S18，若否，則返回子步驟S11；

子步驟S18，將所述離散點數據組織為離散點數據集合。

優選地，所述針對特征數據計算離散點數據集合的步驟還包括：

移除所述離散點數據集合中不符合預置濾波規則的離散點數據，所述預置濾波規則包括離散點數據邊界閾值范圍，移動目標運動速度閾值范圍，相鄰離散點數據的移動目標運動方向夾角閾值范圍。

優選地，所述采用高擬合度曲線計算第一運動距離的步驟包括：

計算所述高擬合度曲線的長度；

將所述高擬合度曲線的長度組織為第一運動距離。

優選地，所述采用低擬合度曲線計算第二運動距離的步驟包括：

將所述低擬合度曲線中的離散點數據的移動目標位置信息在預置路網地圖中選取匹配道路曲線；

計算所述匹配道路曲線的長度；

將所述匹配道路曲線的長度組織為第二運動距離。

優選地，所述的方法還包括：

將所述移動目標的運動距離存儲為可擴展標記語言格式XML。

本發明實施例還公開了一種移動目標運動距離統計的裝置，包括：