基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统。其中，方法包括：1、采集高频等间距时空轨迹数据，并对数据进行预处理；2、对位置标记点逐一遍历，计算每个位置标记点一定半径缓冲区范围内的密度值；3、绘制密度‑时间曲线，找到峰值点；4、对所有峰值点逐一遍历，找到停留中心点，从而确定出行个体的停留总次数、以及停留点位置；5、计算每个位置标记点的瞬时速度，绘制速度‑时间曲线，与密度‑时间曲线进行对比，确定到达时间、离开时间及停留时长。本发明专利技术识别精度较高，其应用对后续出行方式、出行目的、行为预测等工作的分析会产生重要影响，将有助于为城市规划管理提供重要的理论依据。

【技术实现步骤摘要】
基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统
本专利技术涉及一种停留点识别方法及系统，属于位置信息处理
，具体涉及一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统。
技术介绍
理解人们活动情况是许多应用和研究的基础。人们的日常活动，可以按活动是否在静止的局部空间内开展而划分为静止和运动两类。在个体的时空轨迹上表现为停留和移动两大特征。传统的出行行为活动信息获取是以问卷调查的形式为主，这种人工调查的方式虽然已经在国内外形成了一套完整的调查流程和规范，并且延用多年，但也一直存在着一些弊端，如被调查者心理负担较重，调查的准确性不高，时间成本及金钱成本巨大等等。由于人的时空活动特征的复杂性、活动范围及活动时间的多样性，如何高效、准确地获取时空轨迹数据是出行特征提取和停留点识别的重点和难点。近年来，随着智能手机和GPS导航仪等智能终端系统的普及与应用，我们可以以低成本的方式便捷地获取大量出行者个体的实时位置数据，包括个体的经纬度信息，以及对应的时刻信息等等，即个体的时空轨迹数据。通过对这些数据的处理和深入挖掘，可以对其背后隐含的个体乃至群体的出行行为规律信息和特征进行提取分析。同时，我们还可以从数据分析的结果中掌握个体的社交关系信息，比如居住地和工作地等，从而推测个体的工作岗位及工作性质，这对于智能交通的实现、广告的精准推送等具有重要意义。另外，大量的位置信息及出行信息数据可为交通规划工作提供相关依据，相比传统的交通调查方法成本更低，数据更新更迅速。目前在国内外的研究中，基于对用户时空轨迹数据的分析，实现用户的行为模式挖掘、行为预测、交通OD数据获取等方面已开始有大量研究。其中，停留点的识别是利用移动手机轨迹数据分析用户出行活动的关键环节，对后续出行方式、出行目的、行为预测等工作的分析会产生重要影响。其应用将有助于城市规划管理部门进行合理的规划，并为交通政策的制定提供新的理论与技术支持。
技术实现思路
针对现有轨迹数据停留识别方法的研究中所存在的技术缺陷，本专利技术公开了一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法及系统。该方法及系统采用出行轨迹APP以获取手机定位数据，并基于该数据对出行个体的停留点及停留时长进行准确识别，方便后续对个体出行链及出行活动的合理分析，为城市规划管理提供重要的理论依据。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，包括：数据采样步骤，将采集到的出行轨迹数据处理成为以时间间隔划分的高频等间距时空轨迹位置标记点数据；密度计算步骤，将所述位置标记点数据划入不同的位置缓冲区，计算各位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度并将其作为位置标记点的密度值；位置识别步骤，绘制位置标记点的密度值与时间关系曲线，将位置标记点密度值峰值点对应的位置作为备选停留位置。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述数据采样步骤进一步包括：数据采集子步骤，采集出行个体的手机定位数据并进行采样；数据剔除子步骤，基于卡尔曼滤波平滑处理采样结果，剔除异常及错误数据，最终得到高频等间距时空轨迹位置标记点数据。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述密度计算步骤中，位置标记点密度值基于下式计算得到：式中，R为确定的缓冲区半径；Ni为位置标记点i所在缓冲区内的位置标记点个数；ρi为位置标记点i所对应的位置标记点密度值。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述位置识别步骤进一步包括以下子步骤：阈值确定子步骤，基于出行个体的最低移动速度确定当个体处理于移动状态时所属缓冲区内的最大位置标记点个数作为移动状态阈值；位置筛选子步骤，将其所属缓冲区位置标记点总个数大于移动状态阈值的备选停留位置作为停留中心点。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述移动状态阈值基于下式计算：式中，R为缓冲区半径；Vmin为出行个体处于移动状态下行驶的最低速度；Δt为位置标记点的采样时间间隔；Nmax为移动状态阈值。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，还包括：时间判定步骤，计算和绘制个体出行时间与速度关系，结合根据备选停留位置最终确定的停留中心点计算个体到达和出发时间信息。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，所述时间判定步骤进一步包括：到达时间确定子步骤，以停留位置为中心点，找出时间上先于并且速度上第一次低于预设阈值的位置标记点对应的时间作为到达时间；离开时间确定子步骤，以停留位置为中心点，找出时间上晚于并且速度上第一次大于预设阈值的位置标记点对应的时间作为离开时间；停留时长确定子步骤，基于所述到达时间和离开时间计算停留时长。一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别装置，包括：数据采样模块，用于将采集到的出行轨迹数据处理成为以时间间隔划分的高频等间距时空轨迹位置标记点数据；密度计算模块，用于将所述位置标记点数据划入不同的位置缓冲区，计算各位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度并将其作为位置标记点的密度值；位置识别模块，用于绘制位置标记点的密度值与时间关系曲线，将位置标记点密度值峰值点对应的位置作为备选停留位置。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别装置，所述数据采样模块进一步包括：数据采集单元，用于采集出行个体的手机定位数据并进行采样；数据剔除单元，用于基于卡尔曼滤波平滑处理采样结果，剔除异常及错误数据，最终得到高频等间距时空轨迹位置标记点数据。优选的，上述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别装置，所述密度计算模块中，位置标记点密度值基于下式计算得到：式中，R为确定的缓冲区半径；Ni为位置标记点i所在缓冲区内的位置标记点个数；ρi为位置标记点i所对应的位置标记点密度值。因此，本专利技术具有如下优点：(1)传统的位置信息获取方法一般采样间隔较长，且采样间隔很难保证相等。而本专利技术创造性的采用的高频等间距时空轨迹数据，采样间隔为15秒，频率高、间隔稳定，保证了采样数据的连贯性和准确性，有助于时空轨迹的标记以及停留点的识别；(2)传统的停留点识别方法一般是基于目标的速度值来识别目标是在移动还是处于静止状态。这种方法的缺陷是，当目标在小范围内活动时，比如在某一栋大楼里走动，传统方法会将停留点误认为移动点。而本专利技术的突出优点就是采用基于位置标记点密度的停留点识别方法，能有效避免出行个体在小范围内活动对停留点识别引起的误判；(3)本专利技术并不是直接应用原始数据中的经纬度信息来标记个体时空轨迹，而是出行轨迹APP采集每个出行个体的手机定位数据，并对数据进行预处理，解决了手机定位的位置漂移问题，轨迹识别精度较高。附图说明图1为本专利技术的方法流程示意图；图2为本专利技术中所使用的部分数据示意图；图3为本专利技术中某出行个体在某一天所有位置标记点的散点示意图；图4为本专利技术中某出行个体在某一天的停留次数及相应停留时间识别示意图。具体实施方式下面通过实施例，并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步具体的说明。实施例：本专利技术提出一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，流程图如图1所示，包括如下步骤：步骤一、出行轨迹数据的采集及预处理1)、出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，包括：数据采样步骤，将采集到的出行轨迹数据处理成为以时间间隔划分的高频等间距时空轨迹位置标记点数据；密度计算步骤，将所述位置标记点数据划入不同的位置缓冲区，计算各位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度并将其作为位置标记点的密度值；位置识别步骤，将位置标记点密度值峰值点对应的位置作为备选停留位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，包括：数据采样步骤，将采集到的出行轨迹数据处理成为以时间间隔划分的高频等间距时空轨迹位置标记点数据；密度计算步骤，将所述位置标记点数据划入不同的位置缓冲区，计算各位置标记点所属位置缓冲区的位置标记点密度并将其作为位置标记点的密度值；位置识别步骤，将位置标记点密度值峰值点对应的位置作为备选停留位置。2.根据权利要求1所述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，所述数据采样步骤进一步包括：数据采集子步骤，采集出行个体的手机定位数据并进行采样；数据剔除子步骤，基于卡尔曼滤波平滑处理采样结果，剔除异常及错误数据，最终得到高频等间距时空轨迹位置标记点数据。3.根据权利要求1所述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，所述密度计算步骤中，位置标记点密度值基于下式计算得到：式中，R为确定的缓冲区半径；Ni为位置标记点i所在缓冲区内的位置标记点个数；ρi为位置标记点i所对应的位置标记点密度值。4.根据权利要求1所述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，所述位置识别步骤进一步包括以下子步骤：阈值确定子步骤，基于出行个体的最低移动速度确定当个体处理于移动状态时所属缓冲区内的最大位置标记点个数作为移动状态阈值；位置筛选子步骤，将其所属缓冲区位置标记点总个数大于移动状态阈值的备选停留位置作为停留中心点。5.根据权利要求4所述的一种基于高频等间距时空轨迹数据的停留点识别方法，其特征在于，所述移动状态阈值基于下式计算：式中，R为缓冲区半径；Vmin为出行个体处于移动状态下行驶的最低速度；Δt为位置标记点的采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘剑锋，李金海，王静，邓进，杨冠华，
申请(专利权)人：北京城建设计发展集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11