路网感知的在线轨迹压缩方法

随着定位技术的高速发展,定位传感器被广泛地应用于智能手机、车载导航等各种移动设备中,用于采集移动对象位置数据并将数据上传至服务器.该技术的应用方便了位置跟踪、预测和分析,同时也带来了轨迹数据量大、数据冗余、传输和存储代价高等问题.轨迹压缩技术即是针对该问题而提出的,它通过保留关键轨迹点和去除冗余轨迹点信息,降低了轨迹数据的传输和存储开销.本文分析了近年来轨迹压缩领域的国内外研究进展,针对现有研究工作的不足,提出了一种路网感知的在线轨迹压缩方法,包括针对轨迹压缩的距离有界的隐马尔科夫地图匹配算法和误差有界的高效轨迹压缩算法等,并实现了该方法的原型系统（ROADER）.基于真实数据集的实验证明,该系统在压缩率、误差和执行时间等方面均显著优于同类算法.     

基于相对同步欧氏距离筛选的在线GPS轨迹数据压缩算法

为了减小给定压缩率下,压缩轨迹与原始轨迹之间的差异,提出一种基于相对同步欧氏距离筛选的在线GPS轨迹数据压缩算法。所提算法可以根据用户的压缩率要求设定轨迹压缩过程,将新到来的轨迹点保存到一个存储队列中,每次从队列中选择引起同步欧氏距离误差最小的轨迹点移除,以达到在给定压缩率下减小压缩前后轨迹间差异的目的。理论分析和实验结果表明,较现有以压缩率为压缩依据的主流在线GPS轨迹数据压缩算法而言,压缩率相同时,所提算法对应的平均同步欧氏距离误差明显减小,所需的压缩时间略有增加。     

基于MongoDB的轨迹大数据时空索引构建方法

近年来,随着计算机技术与无线传感器网络的发展,轨迹大数据越来越得到人们的关注.针对海量轨迹数据在存储与查询中出现的效率问题,文章基于文档型非关系型数据库MongoDB提出了一套基于四叉树的道路网时空索引,实现海量轨迹数据的高效查询.通过对太原市1915辆出租车的50万条轨迹数据进行时空查询,在不同数据量与不同并发数下测试道路网时空索引与MongoDB复合时空索引的效率表现.实验结果显示道路网时空索引在数据量大于10万时有较好表现,并能够适应不同并发数下的时空查询,验证了道路网时空索引构建方法的可行性和高效性.     

基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩

针对现有基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法不能有效评估关键点的问题,提出基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法--关键点前继修正算法（KPFA）。该算法通过计算同步欧式距离（SED）累积偏移量来发现轨迹点中信息量较大的关键点,同时设置阈值对关键点之前和上一个关键点之后的轨迹点进行修正,更好地保留轨迹信息。实验结果表明,和按时间比例的开窗算法（OPW-TR）及启发式空间质量简化算法的改进算法（SQUISH-E）相比,压缩率相同时KPFA的平均SED误差最小,并且运行时间最快且维持在100 000 ms。KPFA算法对轨迹点的信息量评估准确度更高,运行时间更稳定。     

基于路网的GPS轨迹在线压缩方法

在传统的GPS轨迹压缩中,其压缩的结果与原始轨迹差别较大,在压缩过程中不同程度的忽略了轨迹点的速度信息、方向信息以及轨迹的形状,在本文中,在保证压缩率的前提下将保存速度、方向、轨迹形状等GPS轨迹特征信息,作为重点研究的问题.本文算法基于路网信息、OW(Opening Window,开放窗口)算法、关键点法以及停留点法之上提出了一种能够保存GPS轨迹时空特性的在线压缩算法.实验结果表明,该压缩算法较现有的压缩算法在保证压缩率的前提下,在保留轨迹时空特性的基础上有所改进.     

基于划分的自适应轨迹拐点提取压缩算法

海量的轨迹数据为管理分析和数据挖掘工作带来了巨大的挑战, 轨迹压缩技术成为解决这一问题的一种有效方案. 针对目前多数轨迹压缩算法需要人为干预设定阈值的问题, 融合特征聚类与轨迹划分的思想提出了一种自适应的轨迹拐点提取压缩算法. 算法从轨迹的全局方向特征与局部方向特征出发考虑, 依次进行了轨迹粗划分、子轨迹合并以及轨迹细划分的工作. 实验结果显示, 随着轨迹规模的增大, 与其他算法相比, 该算法基本能够在保持更高压缩率的同时产生更低的方向误差. 提出的算法具有自适应和高精度拐点识别的优势, 在其他轨迹压缩场景之下仍有着较高的参考价值.     

基于大规模船舶轨迹数据的航道边界提取方法

传统的道路数据获取方法成本高、更新慢等无法适用于海洋航道的获取，从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低、更新快等特性，然而，由于船舶轨迹数据噪声多、数据量大、不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题，提出一种基于大规模船舶轨迹数据进行航道边界提取的方法。首先对大规模的船舶轨迹数据进行并行化去噪、插值、轨迹分段；然后，基于并行化及基于Geohash编码的空间聚类，将轨迹数据化简为多个方形区域的点集数据；其次，对其进行窗口划分，对传统的NiBlack方法进行扩展，提出SpatialNiBlack算法，对方形区域进行航道识别；最后，提出一种新的提取算法del-alpha-shape，基于航道识别结果获得航道边界。理论分析与实验结果表明，所提方法在最大密度值是200，最小密度值是10，窗口长和宽分别为5和5时，可同时达到86.7%的准确率和79.4%的召回率。实验结果表明，该方法可以从大规模的轨迹数据中提取有价值的航道边界，是一种有效的航道提取方法。     

基于聚类的出租车异常轨迹检测

出租车全球定位系统数据中蕴含城市交通和移动对象行为的宏观信息,从中可以挖掘出有价值的异常轨迹模式。将位置和几何形状、行驶时间分别作为出租车轨迹的空间与时间特征,根据特征偏离情况划分时间、空间和时空异常轨迹。从轨迹数据中提取相同起终点的轨迹集,将轨迹划分成轨迹片段,计算轨迹间的相似度并进行基于距离和密度的聚类,在空间特征上初步分离出频繁和稀疏轨迹,根据数据异常判定的kσ准则确定时间特征异常的分离阈值,对时间特征进行再次划分,最终实现出租车异常轨迹检测。实验结果表明,该方法能从异常轨迹中挖掘出个性化路线、异常停留位置和交通路段,为智能交通、物流高效规划和执行等提供参考信息。     

基于面积划分的轨迹相似性度量方法

大数据时代背景下,时空轨迹数据应用的场景日益增多且这些数据蕴含着大量的信息,而轨迹的相似性度量作为轨迹挖掘工作的关键步骤起着举足轻重的作用。但传统轨迹相似度量方法有着时间复杂度高、基于轨迹点判断而不够精确的问题。为了解决这些问题,提出了适用于无路网结构轨迹的以轨迹间面积度量为原理的三角分割（TD）方法轨迹相似度量方法。通过建立“指针”选择两轨迹间的轨迹点连线以构建互不重叠的三角形,累加三角形面积并计算轨迹相似度,通过在不同应用场景下设置的阈值来确认轨迹的相似情况。实验结果表明,与传统的基于轨迹点的空间轨迹相似度量方法——最长公共子序列（LCSS）方法和弗雷歇距离度量方法相比,所提方法提升了识别的准确度,且时间复杂度降低了接近90%,能更好地适应轨迹点分布不均匀的轨迹相似度量工作。     

基于时空轨迹行为特征的视频拷贝检测方法

互联网环境中大规模的视频拷贝检测面临拷贝变化多样性问题和数据量大的问题,需要使用鲁棒、精简的视觉特征.提出以视频连续帧中关键点的轨迹行为作为内容匹配的特征.关键点轨迹的运动行为不受拷贝变化的影响,利用其特征可以实现鲁棒性匹配.采用马尔可夫链模型建模轨迹的行为过程,将每条轨迹表示为一个25维的精简向量特征.使用时序一致性匹配方法定位视频拷贝的段落.在标准数据集上的对比实验证明：提出的算法在各种常见的拷贝变化下可以得到较高的检测精度,特征匹配的时空消耗低,对大规模的视频拷贝检测行之有效.     

基于数据挖掘的四维飞行轨迹预测模型

为了解决传统的空气动力学模型在预测四维飞行轨迹上误差较大的问题,提出一种基于数据挖掘的预测模型。该模型挖掘历史飞行时间数据,从中找出影响飞行时间的因素,预测出下一次飞行的全程时间,然后从历史位置数据中分析得出飞机在每个采样周期点上的位置,实现完整的四维轨迹预测。仿真试验验证了该模型预测的准确性和可用性。     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

基于图卷积网络的交通路口流量预测模型

交通流量预测是建设智慧城市中一项重要性高且挑战性大的任务。准确预测需要考虑如节假日、相似节点和天气等多种影响因素组成的时空特征。为了准确捕获到路网路口的时空特征,提出了一种基于图卷积神经网络、时序算法Prophet和Pearson相关系数的预测模型,以实现考虑空间结构、相似节点、节假日及其他影响因素对路口流量的准确预测。首先,为降低相似节点影响引入Pearson相关系数,改进时序算法,实现时间特征的捕捉;然后,采用图卷积神经网络实现空间特征的捕捉;最后,通过线性回归确定图卷积网络和时序算法的融合权重,得到时空融合预测的结果。最终基于成都市出租车轨迹数据分析提取出路口流量数据,并进行了流量预测实验。结果表明,提出的模型准确性优于大多现有的基线方法,与T-GCN、ASTGCN、AGCRN模型相比,MAE分别降低了1.623、0.724、0.161,精度分别提高了0.144、0.068、0.021,验证了该模型在交通路口流量预测中的有效性。     

基于Transformer模型的四旋翼无人机时空协同航迹预测方法设计

无人机在执行任务时面临的飞行环境复杂多变,为了减少事故的风险,并在飞行时对异常情况进行预测和响应,研究一种基于Transformer模型的四旋翼无人机时空协同航迹预测方法。采集四旋翼无人机原始航迹,实施异常点剔除和缺失点插值处理,以优化和清理原始航迹数据,便于后续的航迹预测。结合深度学习和表示学习方法完成数据降维,基于Transformer模型实现无人机时空协同航迹的精准预测。实验测试结果表明,设计方法的预测结果虽然相对于真实的坐标点稍有偏差,然而整体结果在可接受范围内,验证集所有数据的均方误差在数据条数为300时仅为0.32m,R方测试结果最接近1,具有良好的航迹预测能力。     

基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法

针对低阶Markov模型预测精度较差,以及多阶Markov模型预测稀疏率高的问题,提出一种基于Markov模型与轨迹相似度(MMTS)的移动对象位置预测算法。该方法借鉴了Markov模型思想对移动对象的历史轨迹进行建模,并将轨迹相似度作为位置预测的重要因素,以Markov预测模型的预测结果集作为预测候选集,结合相似度因素得出最终预测结果。实验结果表明,与k阶Markov模型相比,该方法的预测性能不会随着训练样本大小及阶数k的变化受到很大的影响,并且在大幅降低k阶Markov模型预测稀疏率的同时将预测精度平均提高了8%以上。所提方法不仅解决了k阶Markov模型的预测稀疏率高及预测精度不足的问题;同时提高了预测的稳定性。     

基于迭代网格划分和熵估计的稀疏轨迹预测

针对移动对象轨迹预测所面临的"数据稀疏"问题,即有效的历史轨迹空间不能覆盖所有可能的查询轨迹,提出了一种基于迭代网格划分和熵估计的稀疏轨迹预测算法(TPDS-IGP&EE).首先,对轨迹区域进行迭代网格划分并生成轨迹序列;然后,引入L-Z熵估计计算轨迹序列的熵值,在轨迹熵值的基础上进行轨迹综合形成新的轨迹空间;最后,结合子轨迹综合算法,进行稀疏轨迹预测.实验结果表明,当轨迹完整度达到90%以上,Baseline算法的查询覆盖率只有25%左右;而TPDS-IGP&EE算法几乎不受查询轨迹长度的影响,可以预测几乎100%的查询轨迹;并且TPDS-IGP&EE算法的预测准确率普遍高于Baseline算法4%左右;同时Baseline算法的预测时间非常长,达到100 ms,而TPDS-IGP&EE算法的预测时间(10 μs)几乎可以忽略不计.TPDS-IGP&EE算法能够有效地进行稀疏环境下的轨迹预测,具有更广的预测范围、更快的预测速度和较高的预测准确率.     

Urban traffic congestion estimation and prediction based on floating car trajectory data

Traffic flow prediction is an important precondition to alleviate traffic congestion in large-scale urban areas. Recently, some estimation and prediction methods have been proposed to predict the traffic congestion with respect to different metrics such as accuracy, instantaneity and stability. Nevertheless, there is a lack of unified method to address the three performance aspects systematically. In this paper, we propose a novel approach to estimate and predict the urban traffic congestion using floating car trajectory data efficiently. In this method, floating cars are regarded as mobile sensors, which can probe a large scale of urban traffic flows in real time. In order to estimate the traffic congestion, we make use of a new fuzzy comprehensive evaluation method in which the weights of multi-indexes are assigned according to the traffic flows. To predict the traffic congestion, an innovative traffic flow prediction method using particle swarm optimization algorithm is responsible for calculating the traffic flow parameters. Then, a congestion state fuzzy division module is applied to convert the predicted flow parameters to citizens’ cognitive congestion state. Experimental results show that our proposed method has advantage in terms of accuracy, instantaneity and stability.     

时空数据模型的研究与进展

时态地理信息系统(TGIS)以表达、管理和分析动态变化的地理现象为目的,其核心是时空数据库,因此对时空数据库的理论基础——时空数据模型的研究十分必要。目前的时空数据模型主要有简单模型、时空联合模型、时空属三域模型、基于对象/特征的模型和基于事件/过程的模型等。首先对这些模型进行了回顾,对其优缺点和侧重点进行了分析对比,然后在此基础上对时空数据模型的进一步研究方向进行了剖析。     

基于后缀自动机的轨迹模式挖掘方法*

如何有效的从轨迹数据中挖掘轨迹模式和规律具有重要意义,本文基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔科夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔科夫模型挖掘方法。该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息。实验结果表明：相比固定阶马尔科夫模型,随着阶数的增加（L>=2）,固定阶马尔科夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3%左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习。