一种轨迹点的基础语义识别方法及相关设备技术

本申请提供了一种轨迹点的基础语义识别方法及相关设备，实现了对离散系数轨迹点的基础语义划分方案，数据依赖少，普适性强，可应用于各种时空轨迹数据。该方法包括：获取目标用户对应的N个第一轨迹，其中，N为大于或等于2的正整数，N个第一轨迹中每个轨迹至少包括M个轨迹点，M为大于或等于2的正整数，N个第一轨迹中的每条轨迹均为包含离散稀疏轨迹点的轨迹，N个第一轨迹与所述N个统计周期相对应；对N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹，第二轨迹中包括N个第一轨迹中的所有轨迹点；根据第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定第二轨迹中每个轨迹点的基础语义；展示第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹点的基础语义识别方法及相关设备
本申请涉及地图领域，尤其涉及一种轨迹点的基础语义识别方法及相关设备。
技术介绍
现有的轨迹语义的划分方法多是利用全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)采样的轨迹数据，数据采样周期固定，数据稠密，除此之前往往也会融合其他的地图元素信息或者附加信息。例如融合天气、交通方式等信息进行语义化轨迹的聚类；对均与采样的GPS定位点进行插值扩展，停留点识别，最后通过地图匹配或者空间区域对应最终形成用户语义轨迹信息；或者使用了带兴趣点(PointofInterest，POI)信息的轨迹信息，综合POI信息与用户轨迹信息进行相似性计算以及聚类，得到轨迹语义并分析了不同相似性算法的结果覆盖情况。但是，现有的方案在识别轨迹语义时，对轨迹数据的质量要求比较高，一般都是均匀采样的GPS数据，采样周期均匀并且较为稠密，难以适用于离散稀疏的轨迹数据。另外轨迹语义往往会依赖一些地图元素信息或者附加信息，比如POI信息、路网信息、位置点的签到信息以及检索信息等。由于附加信息的多样性，使得现有方案不具有通用性和普适性。专利技术信息本申请提供了一种轨迹点的基础语义识别方法及相关设备，实现了对离散系数轨迹点的基础语义划分方案，数据依赖少，普适性强，可应用于各种时空轨迹数据。本申请第一方面提供了一种轨迹点的基础语义识别方法，包括：获取目标用户对应的N个第一轨迹，其中，N为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中每个轨迹至少包括M个轨迹点，M为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中的每条轨迹均为包含离散稀疏轨迹点的轨迹，所述N个第一轨迹与所述N个统计周期相对应；对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹，所述第二轨迹中包括所述N个第一轨迹中的所有轨迹点；根据所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义；展示所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。可选地，所述对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹包括：对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹；对所述N个第三轨迹中每个轨迹的轨迹点进行空间位置合并，得到所述第二轨迹。可选地，所述对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹包括：确定目标第一轨迹中满足预设条件的目标轨迹点序列，所述目标第一轨迹为所述N个第一轨迹中的任意一个轨迹；确定所述目标轨迹点序列的中心轨迹点；根据所述中心轨迹点以及所述目标第一轨迹中除所述目标轨迹点序列之外的其他轨迹点确定目标第二轨迹，所述目标第二轨迹包含于所述N个第三轨迹。可选地，所述方法还包括：确定第一截断距离内的第一轨迹点集合，所述第一截断距离为第一轨迹点对应的截断距离，所述第一轨迹点为所述第二轨迹中的任意一个轨迹点；确定所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离；根据所述第一轨迹点集合以及所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离确定所述第一轨迹点的局部密度；当所述第一轨迹点的局部密度为所述第二轨迹中局部密度最大的轨迹点时，将第三轨迹点与所述第一轨迹点之间的距离确定为所述第一轨迹点对应的距离特征，所述第三轨迹点为所述第二轨迹中与所述第一轨迹点距离最大的轨迹点；当所述第一轨迹点的局部密度不为所述第二轨迹中局部密度最大的轨迹点时，确定所述第二轨迹中局部密度大于所述第一轨迹点的局部密度的第二轨迹点集合；确定所述第二轨迹点集合中与所述第一轨迹点最近的第二轨迹点；将所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的距离确定为所述第一轨迹点对应的距离特征；确定所述第一轨迹点集合对应的统计周期；基于所述第一轨迹点集合对应的统计周期以及所述N个统计周期确定所述第一轨迹点对应的定位周期比例；其中，所述第一轨迹点的局部密度、所述第一轨迹点对应的距离特征以及所述第一轨迹点对应的定位周期比距均为所述第一轨迹点的基础语义特征。可选地，所述方法还包括：对所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征进行归一化处理，得到归一化处理后的所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征；所述根据所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义包括：通过归一化处理后的所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。可选地，所述通过归一化处理后的所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义包括：确定目标轨迹点基础语义特征之间的相对大小关系，所述目标轨迹点为归一化处理后的所述第二轨迹中的任意一个轨迹点；根据所述目标轨迹点基础语义特征之间的相对大小关系以及预设时间阈值确定所述目标轨迹点的基础语义。本申请第二方面提供了一种轨迹点的基础语义识别装置，包括：获取单元，用于获取目标用户对应的N个第一轨迹，其中，N为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中每个轨迹至少包括M个轨迹点，M为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中的每条轨迹均为包含离散稀疏轨迹点的轨迹，所述N个第一轨迹与所述N个统计周期相对应；合并单元，用于对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹，所述第二轨迹中包括所述N个第一轨迹中的所有轨迹点；确定单元，用于根据所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义；展示单元，用于展示所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。可选地，所述合并单元具体用于：对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹；对所述N个第三轨迹中每个轨迹的轨迹点进行空间位置合并，得到所述第二轨迹。可选地，所述合并单元对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹包括：确定目标第一轨迹中满足预设条件的目标轨迹点序列，所述目标第一轨迹为所述N个第一轨迹中的任意一个轨迹；确定所述目标轨迹点序列的中心轨迹点；根据所述中心轨迹点以及所述目标第一轨迹中除所述目标轨迹点序列之外的其他轨迹点确定目标第二轨迹，所述目标第二轨迹包含于所述N个第三轨迹。可选地，所述确定单元还用于：确定第一截断距离内的第一轨迹点集合，所述第一截断距离为第一轨迹点对应的截断距离，所述第一轨迹点为所述第二轨迹中的任意一个轨迹点；确定所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离；根据所述第一轨迹点集合以及所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离确定所述第一轨迹点的局部密度；当所述第一轨迹点的局部密度为所述第二轨迹中局部密度最大的轨迹点时，将第三轨迹点与所述第一轨迹点之间的距离确定为所述第一轨迹点对应的距离特征，所述第三轨迹点为所述第二轨迹中与所述第一轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨迹点的基础语义识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户对应的N个第一轨迹，其中，N为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中每个轨迹至少包括M个轨迹点，M为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中的每条轨迹均为包含离散稀疏轨迹点的轨迹，所述N个第一轨迹与所述N个统计周期相对应；/n对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹，所述第二轨迹中包括所述N个第一轨迹中的所有轨迹点；/n根据所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义；/n展示所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨迹点的基础语义识别方法，其特征在于，包括：
获取目标用户对应的N个第一轨迹，其中，N为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中每个轨迹至少包括M个轨迹点，M为大于或等于2的正整数，所述N个第一轨迹中的每条轨迹均为包含离散稀疏轨迹点的轨迹，所述N个第一轨迹与所述N个统计周期相对应；
对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹，所述第二轨迹中包括所述N个第一轨迹中的所有轨迹点；
根据所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义特征确定所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义；
展示所述第二轨迹中每个轨迹点的基础语义。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行合并，得到第二轨迹包括：
对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹；
对所述N个第三轨迹中每个轨迹的轨迹点进行空间位置合并，得到所述第二轨迹。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述N个第一轨迹中每个第一轨迹的轨迹点进行压缩，得到N个第三轨迹包括：
确定目标第一轨迹中满足预设条件的目标轨迹点序列，所述目标第一轨迹为所述N个第一轨迹中的任意一个轨迹；
确定所述目标轨迹点序列的中心轨迹点；
根据所述中心轨迹点以及所述目标第一轨迹中除所述目标轨迹点序列之外的其他轨迹点确定目标第二轨迹，所述目标第二轨迹包含于所述N个第三轨迹。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定第一截断距离内的第一轨迹点集合，所述第一截断距离为第一轨迹点对应的截断距离，所述第一轨迹点为所述第二轨迹中的任意一个轨迹点；
确定所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离；
根据所述第一轨迹点集合以及所述第一轨迹点与所述第一轨迹点集合中每个轨迹点的第一距离确定所述第一轨迹点的局部密度；
当所述第一轨迹点的局部密度为所述第二轨迹中局部密度最大的轨迹点时，将第三轨迹点与所述第一轨迹点之间的距离确定为所述第一轨迹点对应的距离特征，所述第三轨迹点为所述第二轨迹中与所述第一轨迹点距离最大的轨迹点；
当所述第一轨迹点的局部密度不为所述第二轨迹中局部密度最大的轨迹点时，确定所述第二轨迹中局部密度大于所述第一轨迹点的局部密度的第二轨迹点集合；
确定所述第二轨迹点集合中与所述第一轨迹点最近的第二轨迹点；
将所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的距离确定为所述第一轨迹点对应的距离特征；
确定所述第一轨迹点集合对应的统计周期；
基于所述第一轨迹点集合对应的统计周期以及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王芃森，孙福宁，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44