一种移动目标运动距离统计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种移动目标运动距离统计的方法和装置，其中，所述的方法包括：获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔上传的离散点数据；针对所述特征数据计算离散点数据集合；针对所述离散点数据集合生成拟合曲线；将所述拟合曲线拆分为高拟合度曲线和低拟合度曲线；采用所述高拟合度曲线计算第一运动距离；采用所述低拟合度曲线计算第二运动距离；将所述第一运动距离及所述第二运动距离合并为当前移动目标的运动距离。本发明专利技术用以降低对设备的强依赖性，节约成本，增强容错能力，保持较高的计算精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种移动目标运动距离统计方法和装置
本专利技术涉及空间信息处理
，特别是涉及提出一种移动目标运动距离统计的方法和装置。
技术介绍
在传统方式中获取移动目标的运动距离的方式一般是通过仪表来计算并显示，可以解决获取移动目标的运动距离的问题。但是由于仪表自身存在计算方法设计问题的缺陷，例如当车辆车轮空转，载重变化等情况下，仪表统计存在较大误差；在人为调动仪表，或仪表故障的情况下，更是无法作为里程数据参考，因此传统的运动距离的统计方式已经无法满足人们的要求。在现存解决车辆历史轨迹的里程统计方案是：对车辆通过将GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)设备上报位置信息，强制性与现有地图数据进行匹配计算，利用通过实际测绘获取的道理里程数据，进行计算，从而获取较为精准的里程数据，但此方案需要高精度GPS设备以保证车辆上报位置的准确性，该条件导致此方案只能在军方等，配备高精度仪器领域使用，且对车辆不在道路上行驶情况无法准确计算。本领域技术人员迫切需要解决的问题之一在于，提出一种移动目标运动距离统计的方法和装置，用以降低对设备的强依赖性，节约成本，增强容错能力，保持较高的计算精确度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种移动目标运动距离统计的方法和装置，用以降低对设备的强依赖性，节约成本，增强容错能力，保持较高的计算精确度。为了解决上述问题，本专利技术公开了一种移动目标运动距离统计的方法，包括：获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔上传的离散点数据；针对所述特征数据计算离散点数据集合；针对所述离散点数据集合生成拟合曲线；将所述拟合曲线拆分为高拟合度曲线和低拟合度曲线；采用所述高拟合度曲线计算第一运动距离；采用所述低拟合度曲线计算第二运动距离；将所述第一运动距离及所述第二运动距离合并为当前移动目标的运动距离。优选地，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤之前，还包括：对所述特征数据进行格式转换。优选地，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤包括：子步骤S11，按照时间顺序依次提取离散点数据；所述离散点数据中包括移动目标位置信息，移动目标速度信息，移动目标记录时间信息、移动目标运动方向信息；子步骤S12，依据所述移动目标运动方向信息，移动目标速度信息以及所述预设时间间隔计算预计移动目标位置信息；子步骤S13，从所述特征数据提取与所述离散点数据相邻的离散点数据的移动目标位置信息；子步骤S14，判断所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息是否在所述预计移动目标位置信息的预设滤波范围内；若是，则执行子步骤S15，若否，则执行子步骤S16；子步骤S15，采用所述预计移动目标位置信息，以及所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息计算近似实际移动目标位置信息，并将所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；子步骤S16，将所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；子步骤S17，判断是否遍历完所述离散点数据；若是，则执行子步骤S18，若否，则返回子步骤S11；子步骤S18，将所述离散点数据组织为离散点数据集合。优选地，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤还包括：移除所述离散点数据集合中不符合预置滤波规则的离散点数据，所述预置滤波规则包括离散点数据边界阈值范围，移动目标运动速度阈值范围，相邻离散点数据的移动目标运动方向夹角阈值范围。优选地，所述采用高拟合度曲线计算第一运动距离的步骤包括：计算所述高拟合度曲线的长度；将所述高拟合度曲线的长度组织为第一运动距离。优选地，所述采用低拟合度曲线计算第二运动距离的步骤包括：将所述低拟合度曲线中的离散点数据的移动目标位置信息在预置路网地图中选取匹配道路曲线；计算所述匹配道路曲线的长度；将所述匹配道路曲线的长度组织为第二运动距离。优选地，所述的方法还包括：将所述移动目标的运动距离存储为可扩展标记语言格式XML。本专利技术实施例还公开了一种移动目标运动距离统计的装置，包括：特征数据获取模块，用于获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔上传的离散点数据；离散点数据集合计算模块，用于针对所述特征数据计算离散点数据集合；拟合曲线生成模块，用于针对所述离散点数据集合生成拟合曲线；拟合曲线拆分模块，用于将所述拟合曲线拆分为高拟合度曲线和低拟合度曲线；第一运动距离计算模块，用于采用所述高拟合度曲线计算第一运动距离；第二运动距离计算模块，用于采用所述低拟合度曲线计算第二运动距离；合并模块，用于将所述第一运动距离及所述第二运动距离合并为当前移动目标的运动距离。优选地，在所述离散点数据集合计算模块之前，还包括：格式转换模块，用于对所述特征数据进行格式转换。优选地，所述离散点数据集合计算模块包括：提取子模块，用于按照时间顺序依次提取离散点数据；所述离散点数据中包括移动目标位置信息，移动目标速度信息，移动目标记录时间信息、移动目标运动方向信息；预计位置信息计算子模块，用于依据所述移动目标运动方向信息，移动目标速度信息以及所述预设时间间隔计算预计移动目标位置信息；相邻数据提取子模块，用于从所述特征数据提取与所述离散点数据相邻的离散点数据的移动目标位置信息；判断子模块，用于判断所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息是否在所述预计移动目标位置信息的预设滤波范围内；若是，则调用第一更新子模块，若否，则调用第二更新子模块；第一更新子模块，用于采用所述预计移动目标位置信息，以及所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息计算近似实际移动目标位置信息，并将所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；第二更新子模块，用于将所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；遍历子模块，用于判断是否遍历完所述离散点数据；若是，则调用组织子模块，若否，则调用提取子模块；组织子模块，用于将所述离散点数据组织为离散点数据集合。优选地，所述离散点数据集合计算模块还包括：移除模块，用于移除所述离散点数据集合中不符合预置滤波规则的离散点数据，所述预置滤波规则包括离散点数据边界阈值范围，移动目标运动速度阈值范围，相邻离散点数据的移动目标运动方向的夹角阈值范围。优选地，所述第一运动距离计算模块包括：第一长度计算子模块，用于计算所述高拟合度曲线的长度；第一组织子模块，用于将所述高拟合度曲线的长度组织为第一运动距离。优选地，所述第二运动距离计算模块包括：匹配子模块，用于将所述低拟合度曲线中的离散点数据的移动目标位置信息在预置路网地图中选取匹配道路曲线；第二长度子模块，用于计算所述匹配道路曲线的长度；第二组织子模块，用于将所述匹配道路曲线的长度组织为第二运动距离。优选地，所述的装置还包括：存储模块，用于将所述移动目标的运动距离存储为可扩展标记语言格式XML。与现有技术相比，本专利技术包括以下优点：本专利技术对移动目标的特征数据中的离散点数据进行滤波处理，得到准确度较高的离散点数据集合，然后依据该离散点数据集合生成拟合曲线，依据拟合曲线拟合度的高低分别以不同的方式计算曲线的长度，最后合并得到移动目标运动距离，降低对设备的强依赖性，节约成本，增强容错能力，保持较高的计算精确度。附图说明图1是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动目标运动距离统计的方法，其特征在于，包括： 获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔上传的离散点数据； 针对所述特征数据计算离散点数据集合； 针对所述离散点数据集合生成拟合曲线； 将所述拟合曲线拆分为高拟合度曲线和低拟合度曲线； 采用所述高拟合度曲线计算第一运动距离； 采用所述低拟合度曲线计算第二运动距离； 将所述第一运动距离及所述第二运动距离合并为当前移动目标的运动距离。

【技术特征摘要】
1.一种移动目标运动距离统计的方法，其特征在于，包括：获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔上传的离散点数据；针对所述特征数据计算离散点数据集合；针对所述离散点数据集合生成拟合曲线；将所述拟合曲线拆分为高拟合度曲线和低拟合度曲线；采用所述高拟合度曲线计算第一运动距离；采用所述低拟合度曲线计算第二运动距离；将所述第一运动距离及所述第二运动距离合并为当前移动目标的运动距离；其中，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤包括：子步骤S11，按照时间顺序依次提取离散点数据；所述离散点数据中包括移动目标位置信息，移动目标速度信息，移动目标记录时间信息、移动目标运动方向信息；子步骤S12，依据所述移动目标运动方向信息，移动目标速度信息以及所述预设时间间隔计算预计移动目标位置信息；子步骤S13，从所述特征数据提取与所述离散点数据相邻的离散点数据的移动目标位置信息；子步骤S14，判断所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息是否在所述预计移动目标位置信息的预设滤波范围内；若是，则执行子步骤S15，若否，则执行子步骤S16；子步骤S15，采用所述预计移动目标位置信息，以及所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息计算近似实际移动目标位置信息，并将所述相邻的离散点数据中的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；子步骤S16，将所述相邻的离散点数据的移动目标位置信息更新为近似实际移动目标位置信息；子步骤S17，判断是否遍历完所述离散点数据；若是，则执行子步骤S18，若否，则返回子步骤S11；子步骤S18，将所述离散点数据组织为离散点数据集合；所述采用高拟合度曲线计算第一运动距离的步骤包括：计算所述高拟合度曲线的长度；将所述高拟合度曲线的长度组织为第一运动距离；所述采用低拟合度曲线计算第二运动距离的步骤包括：将所述低拟合度曲线中的离散点数据的移动目标位置信息在预置路网地图中选取匹配道路曲线；计算所述匹配道路曲线的长度；将所述匹配道路曲线的长度组织为第二运动距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤之前，还包括：对所述特征数据进行格式转换。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对特征数据计算离散点数据集合的步骤还包括：移除所述离散点数据集合中不符合预置滤波规则的离散点数据，所述预置滤波规则包括离散点数据边界阈值范围，移动目标运动速度阈值范围，相邻离散点数据的移动目标运动方向夹角阈值范围。4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的方法，其特征在于，还包括：将所述移动目标的运动距离存储为可扩展标记语言格式XML。5.一种移动目标运动距离统计的装置，其特征在于，包括：特征数据获取模块，用于获取移动目标的特征数据；所述特征数据包括多个在预设时间间隔...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱佳，杜雄，张志平，胡道生，夏曙东，
申请(专利权)人：北京中交兴路信息科技有限公司，北京千方科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11