[發明專利]一種基于時空聚類的停駐識別方法

有效

• 申請號: 201711448160.2
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108256560B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 周洋;楊超;季彥婕
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 李慶

本發明公開了一種基于時空聚類的停駐識別方法，包括如下步驟：基于智能手機采集個體活動的GPS軌跡數據，提取時空信息；搜索任一軌跡點在時間軸上最近的k個點，通過距離參數Eps與最小數目閾值MinPts確定軌跡中的核心點；時間上連續的核心點構成初始簇，從密度最大的簇開始檢查，對時空鄰近的相鄰簇進行合并，從而得到停駐；時間上連續的非核心點構成初始出行，從時間最早的出行開始檢查，若與后一出行的時間間隔小于停駐最小時長閾值，則將兩者合并，并更正偽停駐為出行。本發明，能快速準確地識別個體出行GPS軌跡中的停駐，為進一步識別出行方式與出行目的奠定基礎，為長時期、大規模、被動式的城市居民出行調查提供技術支撐。

技術領域

本發明屬于交通數據挖掘領域，尤其涉及時間序列數據的聚類分析與個體出行軌跡中停駐識別。

背景技術

隨著智能手機的快速普及與發展，精確的定位功能、豐富的感應器模塊，為個體出行軌跡實時采集提供了硬件條件。面對大量的出行軌跡數據，分析個體行為特征、識別活動模式成為數據服務城市交通的主要難題。基于個體GPS軌跡數據識別停駐，是判斷OD、推測出行方式與出行目的的前提工作。目前的相關研究主要根據靜態下的速度特征、運動的方向特征，并結合路網加以規則判斷。而根據軌跡點集聚特征從密度聚類角度識別停駐，現有技術主要集中于DBSCAN方法。

DBSCAN設定了Eps鄰域與最少點數MinPts兩個參數，以核心點為基礎，以密度可達為歸類方式，向外不斷擴展相連形成點簇。然而沒有考慮點的時間序列性，對于空間距離相近、時間間隔遠的點簇容易錯誤歸并為一類，且對于重合路徑、短時出行等情況并不能準確識別停駐。具體而言，其算法在處理智能手機GPS移動數據時，具體有以下缺點：處理當天大量軌跡點時，距離矩陣內存占用大，導致程序無法響應或運算速度慢；參數Eps與MinPts敏感性高，泛化能力差；出行次數多、路徑重合程度高的不易識別，特別是對于軌跡重疊的部分路段或交叉口因大量軌跡點集聚，從而錯誤判斷為停駐。

專利申請號201611195129.3基于時空聚類分析算法的交通出行起訖點識別方法，核心思想是擴展DBSCAN中的空間距離為時空距離，設置控制參數△T、Eps、MinPts，以未標記的點開始向周圍搜索核心點，從而得到初始簇；通過600秒或500m的閾值合并簇，得到出行起訖點。但是對于出行復雜或信號質量不佳的情況，合并閾值不一定適應；合并次序存在隨機性，對識別結果有影響；沒有剔除錯誤識別的短時停留偽停駐，出行次數結果將偏高。

因此探索考慮時空維度的聚類方法，適應復雜出行或數據，高效準確地識別出行軌跡中的停駐，對城市交通數據挖掘、出行模式識別等有重要意義。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明的目的在于提供提供一種考慮時間序列的密度聚類方法，用于處理智能手機采集的個體出行GPS數據并為用戶提供停駐識別操作界面與結果可視化。

和可視化界面顯示。

本發明是通過以下技術方案實現的：

1、一種基于時空聚類的停駐識別方法，包括如下步驟：

S1、基于智能手機采集個體活動的GPS軌跡數據，從所述GPS軌跡數據中提取時空信息，獲得時間序列數據集合；

S2、對所述時間序列數據集合采用聚類算法處理識別個體出行GPS軌跡中的停駐，并輸出停駐識別結果；

S3、對所述停駐識別結果進行評價；

S4、停駐識別用戶界面可視化顯示。