[發(fā)明專利]監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法及裝置

在審

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• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112348265A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設計）人: 尹卓;李振
• 申請（專利權）人: 交控科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王宇楊

本發(fā)明實施例提供一種監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法及裝置，該方法包括：基于聚類算法對預先獲取的目標監(jiān)控場景下的多條軌跡進行聚類；基于拉普拉斯中心性算法從每類軌跡中選擇一條軌跡作為每類軌跡的中心軌跡；基于深度優(yōu)先搜索算法從所有類軌跡的中心軌跡中搜索距離小于預設閾值的中心軌跡進行合并，將合并后的中心軌跡作為所述目標監(jiān)控場景下的可行路徑。本發(fā)明實施例實現(xiàn)自動從每類軌跡中選擇一條軌跡作為中心軌跡，使得選擇的中心軌跡更具有代表性；此外，還能實現(xiàn)降低每類軌跡中存在的冗余，減少冗余的中心軌跡，使得挖掘的可行路徑更加精確。

技術領域

本發(fā)明涉及路徑挖掘技術領域，尤其涉及一種監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法及裝置。

背景技術

監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘對軌道交通和安防等具有重要的意義。例如，可行路徑挖掘對交通軌道中交叉路口的安全評估具有重要的意義，基于可行路徑挖掘方法挖掘車輛的不同行駛路徑，可用于分析車輛事故的碰撞方式和評估事故發(fā)生的風險程度等；針對區(qū)域安防，挖掘可行路徑有助于對行人的異常行為進行識別，從而起到智能預警的作用；針對地鐵運營，統(tǒng)計地鐵站廳的人群運行軌跡，有助于分析人群沖突，從而反向優(yōu)化地鐵站廳標志標線設計，提高運營效率。

現(xiàn)有的監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘主要包括三大步驟，第一步，針對監(jiān)控場景下的所有軌跡進行聚類，給場景內的每一條軌跡分配一個類別標簽；第二步，計算每類軌跡與其他類軌跡的相似性，根據(jù)相似性對軌跡進行聚類；第三步，根據(jù)經驗選取每類軌跡中具有代表性的軌跡，將其作為監(jiān)控場景下的可行路徑。

現(xiàn)有的可行路徑挖掘方法直接根據(jù)兩類軌跡之間的相似性進行聚類，每類軌跡中存在大量冗余，計算量大，且冗余矩陣對聚類造成干擾。另外，根據(jù)經驗從每類軌跡中選擇具有代表性的軌跡，很難從每類軌跡中選擇出最具有代表性的軌跡，使得挖掘的可行路徑不準確。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中直接根據(jù)兩類軌跡之間的相似性進行聚類，每類軌跡中存在大量冗余，計算量大，并且根據(jù)經驗很難從每類軌跡中選擇具有代表性的軌跡，使得挖掘的可行路徑不準確的缺陷，實現(xiàn)降低每類軌跡中存在的冗余，并從多條軌跡中挖掘出更加精確的可行路徑。

本發(fā)明實施例提供一種監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法，包括：

基于聚類算法對預先獲取的目標監(jiān)控場景下的多條軌跡進行聚類；

基于拉普拉斯中心性算法從每類軌跡中選擇一條軌跡作為每類軌跡的中心軌跡；

基于深度優(yōu)先搜索算法從所有類軌跡的中心軌跡中搜索距離小于預設閾值的中心軌跡進行合并，將合并后的中心軌跡作為所述目標監(jiān)控場景下的可行路徑。

根據(jù)本發(fā)明一個實施例的監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法，所述基于拉普拉斯中心性算法從每類軌跡中選擇一條軌跡作為每類軌跡的中心軌跡，包括：

對于任一類軌跡，根據(jù)該類軌跡中任意兩條軌跡之間的相似性，構建該類軌跡的鄰接矩陣；

根據(jù)該類軌跡的鄰接矩陣，構建該類軌跡的圖；其中，將該類軌跡中的每條軌跡作為圖的節(jié)點，將任意兩條軌跡之間的相似性作為所述圖的邊；

基于所述拉普拉斯中心性算法計算該類軌跡的圖中各節(jié)點的拉普拉斯中心性；

將該類軌跡的圖中最大的所述拉普拉斯中心性所屬的節(jié)點表示的軌跡作為該類軌跡的中心軌跡。

根據(jù)本發(fā)明一個實施例的監(jiān)控場景下的可行路徑挖掘方法，所述基于所述拉普拉斯中心性算法計算該類軌跡的圖中各節(jié)點的拉普拉斯中心性，包括：

根據(jù)該類軌跡的圖的鄰接矩陣和度矩陣，計算該類軌跡的圖的拉普拉斯矩陣；

根據(jù)所述拉普拉斯矩陣分別計算從該類軌跡的圖中刪除任一節(jié)點前后的拉普拉斯能量；