[發(fā)明專利]一種基于行車軌跡的改進(jìn)型GeoHash道路聚類方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910764610.1 | 申請日: | 2019-08-19 |
| 公開(公告)號: | CN110688436B | 公開(公告)日: | 2021-06-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張沛;劉科 | 申請(專利權(quán))人: | 成都海天數(shù)聯(lián)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/29 | 分類號: | G06F16/29;G06F16/906 |
| 代理公司: | 北京天奇智新知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11340 | 代理人: | 楊春 |
| 地址: | 610041 四川省成都市高*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 行車 軌跡 改進(jìn)型 geohash 道路 方法 | ||
1.一種基于行車軌跡的改進(jìn)型GeoHash道路聚類方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1,由隨車采集的道路經(jīng)度、緯度及時間信息通過Hash運(yùn)算和base64編碼得到樣本集D;
S2,向服務(wù)端輸入樣本集、領(lǐng)域參數(shù)(hash,MinPts),領(lǐng)域參數(shù)(hash,MinPts)描述領(lǐng)域的樣本分布緊密程度,其中hash描述了某一樣本的所處區(qū)域的hash值,MinPts描述了某一樣本在所處hash區(qū)域內(nèi)的樣本個數(shù)閾值;
設(shè)置樣本距離度量方式,服務(wù)端進(jìn)行第一次初始化設(shè)置:核心對象集合Ω為空集,未訪問樣本集合Γ=D,簇劃分C為空集;
S3,遍歷樣本集中的所有點(diǎn),找出其中的噪聲點(diǎn)和非噪聲點(diǎn),若樣本集中的所有點(diǎn)均為噪聲點(diǎn),則結(jié)束流程,若存在非噪聲點(diǎn)則進(jìn)行S4;
S4,樣本集中的所有非噪聲點(diǎn)集中為核心對象集Ω,服務(wù)端進(jìn)行第二次初始化設(shè)置:于Ω中隨機(jī)抽取核心對象O加入到簇核心對象隊(duì)列Ωcur,且將O加入簇樣本集合Ck,將O從Γ中移除;
S5,遍歷Ωcur中的所有點(diǎn),找出其中的非噪聲點(diǎn),服務(wù)端進(jìn)行第三次初始化設(shè)置:將Ωcur的非噪聲點(diǎn)加入Ck,并將Ωcur的非噪聲點(diǎn)從Γ中移除,將Ωcur的非噪聲點(diǎn)加入Ωcur,并將O從Ωcur中移除;
S6,循環(huán)進(jìn)行S5至Ωcur為空集,將Ck更新至簇劃分C={C1,C2,...,Ck},并將Ck從Ω移除,跳轉(zhuǎn)入S3;
S7,輸出簇劃分C={C1,C2,...,Ck},即得主干道路區(qū)域信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于行車軌跡的改進(jìn)型GeoHash道路聚類方法,其特征在于,隨車采集的道路經(jīng)度/緯度/時間的Hash運(yùn)算過程如下:
隨車采集的道路經(jīng)度/緯度/時間范圍(Xmin,Xmax)均分為前區(qū)間(Xmin, (Xmin+Xmax)/2)和后區(qū)間((Xmin+Xmax)/2,Xmax),若目標(biāo)經(jīng)度/緯度/時間X位于前區(qū)間,則編碼為0,否則編碼為1;
若編碼為0,則將前區(qū)間再次均分為前后兩個區(qū)間,若目標(biāo)經(jīng)度/緯度/時間X位于再次均分后的前區(qū)間,則編碼為0,否則編碼為1;
以此種方式均分經(jīng)度/緯度/時間范圍2n次至達(dá)到精度要求,得到經(jīng)度/緯度/時間編碼。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于行車軌跡的改進(jìn)型GeoHash道路聚類方法,其特征在于,將經(jīng)度/緯度/時間編碼合并后進(jìn)行Base64編碼,Base64編碼長度n與誤差關(guān)系如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于行車軌跡的改進(jìn)型GeoHash道路聚類方法,其特征在于,遍歷集合找出非噪聲點(diǎn)的方法如下:
于集合中取對象點(diǎn),找到對象點(diǎn)同一Hash領(lǐng)域內(nèi)的子集,若子集中的點(diǎn)個數(shù)大于及等于MinPts,則該對象點(diǎn)為 非噪聲點(diǎn),否則為噪聲點(diǎn)。
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