[發明專利]一種軌跡數據清洗方法

有效

• 申請號: 201711268085.1
• 申請日: 2017-12-05
• 公開（公告）號: CN107895103B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 皇甫偉;張弘;胡曉彥
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

1.一種軌跡數據清洗方法，其特征在于，包括：

S1，計算軌跡數據中相鄰兩個軌跡點之間的M階差分，并降低M階差分值小于第一預設閾值的相應軌跡點的可信度值，其中，所述可信度值用于描述一個軌跡點是非插值數據點的可能性；

S2，每個軌跡點向其鄰居點投票的同時接受來自鄰居點的投票值，根據鄰居點的投票值重新計算每個軌跡點的可信度值；

S3，判斷S2執行前后每個軌跡點的可信度值的變化值是否小于預設的可接受的最大變化值，若是，則刪除所有可信度值小于第二預設閾值的軌跡點；否則，返回S2執行下一次迭代；

其中，設軌跡點p是軌跡點q的一個鄰居點，則軌跡點p對軌跡點q的投票值表示為：

vote(p→q)＝credit(p)×fac(p→q)

其中，vote(p→q)表示軌跡點p對軌跡點q的投票值；credit(p)是軌跡點p的可信度值；fac(p→q)是投票因子，表示軌跡點p對軌跡點q投的票值占軌跡點p的可信度值的百分比；

其中，所述投票因子表示為：

其中，fac(p→q_i)表示軌跡點p對軌跡點q_i投的票值占軌跡點p的可信度值的百分比，dist(p,q_j)表示軌跡點p和軌跡點q_j之間的歐式距離，dist(p,q_k)表示軌跡點p和軌跡點q_k之間的歐式距離，軌跡點q_i、q_j、q_k是軌跡點p的鄰居點；

其中，重新計算得到的任一軌跡點p的可信度值等于軌跡點p自身的可信度值加上軌跡點p的鄰居點對軌跡點p的投票值；

其中，在每個軌跡點向其鄰居點投票的同時接受來自鄰居點的投票值，根據鄰居點的投票值重新計算每個軌跡點的可信度值之后，所述S2還包括：

記錄本次迭代后所述軌跡數據中所有軌跡點的可信度值之和為ov，在保證所有軌跡點的總可信度值以及每個軌跡點的可信度值占總可信度值的比例不變的情況下，按照公式調整各軌跡點的可信度值；

其中，ovc表示初始設置的所述軌跡數據中所有軌跡點的可信度值之和，credit(p_i)表示記錄的調整前的軌跡點p_i的可信度值，表示調整后p_i的可信度值。

2.根據權利要求1所述的軌跡數據清洗方法，其特征在于，所述計算軌跡數據中相鄰兩個軌跡點之間的M階差分包括：

基于x坐標和/或y坐標計算軌跡數據中相鄰兩個軌跡點之間的M階差分。

3.根據權利要求1或2所述的軌跡數據清洗方法，其特征在于，M為大于等于2的正整數。

4.根據權利要求1所述的軌跡數據清洗方法，其特征在于，軌跡點p的鄰居點是位于以軌跡點p為圓心，投票半徑r為半徑的圓形區域中的所有來自其他軌跡的軌跡點。