[發(fā)明專利]停靠點(diǎn)劃分方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210321912.3 | 申請日： | 2022-03-30 |
| 公開（公告）號： | CN115048412A | 公開（公告）日： | 2022-09-13 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 張志恒;孫崴;孫智彬;鄧偉;胡道生;夏曙東 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京中交興路信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/2455 | 分類號： | G06F16/2455;G06F16/22;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京辰權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 100176 北京市海淀區(qū)東北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 停靠 劃分 方法 裝置 計(jì)算機(jī) 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明涉及一種停靠點(diǎn)劃分方法方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)貨車的運(yùn)行軌跡點(diǎn)確定貨車處于停靠點(diǎn)時的軌跡點(diǎn)；基于密度聚類算法，對軌跡點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇；基于臨近搜索建立簇之間的鄰接矩陣；對鄰接矩陣按照進(jìn)行分割，并選擇分割后形成的多個新的簇滿足預(yù)設(shè)條件的分割方式為停靠點(diǎn)的劃分規(guī)則，其中，預(yù)設(shè)條件為分割后形成的多個新的簇類內(nèi)相似度最高，類間相似度最低。上述方法可較好的還原真實(shí)的區(qū)域邊界。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及停靠點(diǎn)劃分技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及停靠點(diǎn)劃分方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
針對空間聚類研究，現(xiàn)有方法主要是單獨(dú)對空間進(jìn)行劃分未考慮空間實(shí)體屬性，如常見的密度聚類、Delaunay三角網(wǎng)等，也有部分將空間屬性與實(shí)體數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一做聚類，但空間特征與屬性特征不同量綱表現(xiàn)不同很難調(diào)整權(quán)重，在空間約束下做屬性聚類通常使用屬性距離計(jì)算相似性，存在異常值敏感，二元相似性傳播累計(jì)問題(如AB,BC,CD,DE相似度很高，但BD,CD相似度不高)。
發(fā)明內(nèi)容
本申請?zhí)峁┝艘环N停靠點(diǎn)劃分方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。
第一方面提供了一種停靠點(diǎn)劃分方法，所述方法包括：
根據(jù)貨車的運(yùn)行軌跡點(diǎn)確定所述貨車處于停靠點(diǎn)時的軌跡點(diǎn)；
基于密度聚類算法，對所述軌跡點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇；
基于臨近搜索建立簇之間的鄰接矩陣；
對所述鄰接矩陣按照進(jìn)行分割，并選擇分割后形成的多個新的簇滿足預(yù)設(shè)條件的分割方式為停靠點(diǎn)的劃分規(guī)則，其中，所述預(yù)設(shè)條件為分割后形成的多個新的簇類內(nèi)相似度最高，類間相似度最低。
在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)貨車的運(yùn)行軌跡點(diǎn)確定所述貨車處于停靠點(diǎn)時的軌跡點(diǎn)，包括：
將軌跡數(shù)據(jù)與路網(wǎng)數(shù)據(jù)匹配，計(jì)算車機(jī)報(bào)點(diǎn)對應(yīng)的道路等級、距道路的距離，去除停留在高速、國道、省道和縣道的軌跡點(diǎn)
保留速度為0的軌跡點(diǎn)
在一些實(shí)施例中，所述基于密度聚類算法，對所述軌跡點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇，包括：
基于密度的聚類算法DBSCAN對所述軌跡點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個聚類簇。
在一些實(shí)施例中，所述基于臨近搜索建立簇之間的鄰接矩陣，包括：
對聚類簇中每個軌跡點(diǎn)建立STRTree空間索引，預(yù)設(shè)距離閾值β，通過臨近搜索建立簇之間的鄰接矩陣D，其中對鄰接矩陣D進(jìn)行連通性分割得到聚類簇集。
在一些實(shí)施例中，所述選擇分割后形成的多個新的簇滿足預(yù)設(shè)條件的分割方式為停靠點(diǎn)的劃分規(guī)則，包括：
確定分割后的新的簇類的屬性熵；
確定分割后的新的簇類的簇間相似度；
計(jì)算所述屬性熵與簇間相似度的比值；
選擇比值最大的分割方式所對應(yīng)的劃分規(guī)則為滿足預(yù)設(shè)條件的劃分規(guī)則。
在一些實(shí)施例中，所述分割后的新的簇類的屬性熵，采用如下公式計(jì)算
H(A)＝H(A1)+H(A2)+…+H(Am)
式中，H(Ar)＝-∑kPklog Pk，其中Pk是在r維屬性上值為k的概率；
確定分割后的新的簇類的簇間相似度，采用如下公式計(jì)算
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