[發明專利]一種識別道路中人員運動的方法

有效

• 申請號: 201811044619.7
• 申請日: 2018-09-07
• 公開（公告）號: CN109344729B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 陳進
• 申請（專利權）人: 福建諾恒科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 連耀忠;李艾華

1.一種識別道路中人員運動的方法，其特征在于，包括：基于MR定位數據和道路柵格數據識別出標識出道路上用戶的運動點、靜止點和異常點；

基于MR定位數據和道路柵格數據識別出標識出道路上用戶的運動點、靜止點和異常點，包括：

從MR定位數據中提取指定字段數據；

對提取的MR定位數據進行清洗，剔除MR定位數據中的無效數據和重復數據；

將清洗后的MR數據和道路柵格數據相結合，篩選出道路柵格MR數據；

基于所述道路柵格MR數據，生成每個用戶時間序列上的軌跡；

基于所述軌跡，識別出任意時間序列中，用戶軌跡上的運動點、靜止點和異常點；

基于所述軌跡，識別出任意時間序列中，用戶軌跡上的運動點、靜止點和異常點，包括：

基于所述軌跡，通過多重異頻雙向滑窗軌跡算法識別出任意時間序列中，用戶軌跡上的運動點、靜止點和異常點；

所述多重異頻雙向滑窗軌跡算法設置兩層滑窗，其中，第一層滑窗以點個數為一個滑動單位，第二層滑窗以時間周期為一個滑動單位；

通過多重異頻雙向滑窗軌跡算法識別任意時間序列中，用戶軌跡上的運動點和異常點的方法，包括：

在所述多重異頻雙向滑窗軌跡算法的第二層滑窗中，向前滑動一個滑動單元，通過均值聚類算法或多維密度聚類算法計算出前向窗口內點的平均速度、平均距離和/或窗口內出現次數最高的若干個柵格；其中，所述前向窗口內包括目標點；

在所述多重異頻雙向滑窗軌跡算法的第二層滑窗中，向后滑動一個滑動單元，通過多維密度聚類算法或均值聚類算法計算出后向窗口內點的平均速度、平均距離和/或窗口內出現次數最高的若干個柵格；其中，所述后向窗口內也包括目標點；

基于前向窗口內點的平均速度、平均距離和/或窗口內出現次數最高的若干個柵格，以及，基于后向窗口內點的平均速度、平均距離和/或窗口內出現次數最高的若干個柵格，判斷出窗口內的目標點是運動點還是異常點。

2.根據權利要求1所述的識別道路中人員運動的方法，其特征在于，對提取的MR定位數據進行清洗，剔除MR定位數據中的無效數據和重復數據，包括：

判斷從MR定位數據中提取的指定字段數據中是否有字段為空值，如果有，則對整條數據進行剔除；

判斷從MR定位數據中提取的指定字段數據中是否存在重復數據，如果有，剔除整條重復數據。

3.根據權利要求1所述的識別道路中人員運動的方法，其特征在于，基于所述道路柵格MR數據，生成每個用戶時間序列上的軌跡，包括：

基于所述道路柵格MR數據，將每個用戶的數據匯聚在各自的集合中并按照時間排序，排序后的單用戶數據序列形成每個用戶時間序列上的軌跡。

4.根據權利要求1所述的識別道路中人員運動的方法，其特征在于，通過多重異頻雙向滑窗軌跡算法識別任意時間序列中，用戶軌跡上的運動點和靜止點的方法，包括：

設定所述多重異頻雙向滑窗軌跡算法的第一層滑窗中包括兩個點；其中，兩個點中的一個點為目標點；

獲取所述兩個點之間的時間差和距離；基于所述時間差和距離，計算兩點間的速度，基于所述兩點間的速度判斷出窗口內的目標點是運動點還是靜止點。