[發明專利]空間運動行為語義模式的辨識方法

有效

• 申請號: 201711466898.1
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108052924B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 王中元;唐雪華;何政;艾浩軍
• 申請（專利權）人: 武漢大學深圳研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/26
• 代理公司: 廣東德而賽律師事務所 44322
• 代理人: 葉秀進

1.一種空間運動行為語義模式的辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，基于空間定位數據的逗留行為采集和判斷；

步驟S1.1：逗留行為采集，采用基于手機基站定位的軌跡數據采集方法，并且應用軌跡插值來補全軌跡中的缺失點，采用卡爾曼濾波實現軌跡降噪，獲取觀測對象連續活動軌跡數據；

步驟S1.2：逗留行為判斷，獲取觀測對象的位置，取方圓400m至500m范圍為觀測半徑，在觀測半徑內停留5分鐘以上視為一次逗留；出入一次觀測半徑，逗留次數加1，以此累計；

步驟S2，對逗留行為建立形式化描述并可視化表達,形成空間行為語義模式圖譜；

為便于描述，將空間逗留行為劃分為三種情況語義考慮：單點逗留行為、單對象多點逗留行為、多對象多點逗留行為，其空間行為語義模式圖譜分別按下述方式描述：

單點逗留行為數學描述采用二維矩陣F[K][I]，其中K代表時間數，I代表時段數；可視化表達的時頻圖為三維曲面或二維網格；三維曲面為時間-時段-頻次的三維曲面，不同的坐標高度描述該時間分辨率下的頻次；二維網格為時間-時段的二維網格，不同的網格顏色描述該時間分辨率下的頻次；

單對象多點空間逗留行為數學描述為三維張量F[N][K][I]表示，其中N代表空間觀測位置點的數目，K代表時間數，I代表時段數；采用超網格進行可視化表達，超網格中一個節點對應該點的逗留行為時頻圖二維網格，所述二維網格為時間-時段的二維網格，不同的網格顏色描述該時間分辨率下的頻次；

多對象多點空間逗留行為數學描述為四維張量F[M][N][K][I]表示，其中M代表觀測對象的數目，M≥2，N代表空間觀測位置點的數目，K代表時間數，I代表時段數；采用超網格可視化表達，超網格中一個節點對應該點的逗留行為時頻圖二維網格，所述二維網格為時間-時段的二維網格，不同的網格顏色描述該時間分辨率下的頻次；

步驟S3，依據空間行為語義模式圖譜進行空間行為相似性度量或時空頻繁模式挖掘。

2.根據權利要求1所述空間運動行為語義模式的辨識方法，其特征在于，在步驟S3中進行空間行為相似性度量，度量兩兩對象間空間行為語義模式的相似性，為個體身份辨識和團隊伙伴關系發現提供基礎；包括位置無關的相似性度量、位置弱相關的相似性度量和位置強相關的相似性度量：

位置無關的相似性度量描述為：

位置弱相關的相似性度量描述為：

位置強相關的相似性度量描述為：

這里，R(.)計算矩陣相關系數，Fa、Fb分別是對象a、b的行為模式時頻圖，La、Lb分別是對象a、b的觀測位置點，N為參與計算的位置點數目，符號“≈”表示地理空間場景相似性運算符，符號“∩”是集合交集運算符。

3.根據權利要求1所述空間運動行為語義模式的辨識方法，其特征在于，在步驟S3中頻繁模式挖掘為單點時域關聯挖掘，將出現在觀測位置的所有對象的時頻圖疊加，然后分成若干個時間間隔，求每個時間段內的密度分布，若最大的密度分布超過了考察門限，則認為是頻繁模式，這一過程的形式化描述為：

這里，Fi為對象i的時頻圖，N為觀測對象數目，Ct為求取時頻圖中某個區域的累加頻次的取樣算子，Δt為考察的時間間隔。

4.根據權利要求1所述空間運動行為語義模式的辨識方法，其特征在于，在步驟S3中頻繁模式挖掘為多點頻繁模式挖掘，如果短期內多個功能屬性相同的場合都出現了同一對象的逗留行為，則判斷為頻繁模式，該過程的形式化描述為：

這里，Fi是某個對象出現場所的時頻圖，N為場點數目。