轨迹数据及其在道路中的应用课件.ppt

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1、内容轨迹数据处理关键技术2轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用3总结41轨迹数据相关介绍1.轨迹数据：数据、技术与应用现状轨迹数据就是时空环境下，通过对一个或多个移动对象运动过程的采样所获得的数据信息，包括采样点位置、采样时间、速度等，这些采样点数据信息根据采样先后顺序构成了轨迹数据。1.1轨迹数据概念和特征CompanyLogo轨迹数据分类人类活动轨迹交通工具活动轨迹动物活动轨迹自然现象活动轨迹1.轨迹数据：数据、技术与应用现状1.1轨迹数据概念和特征CompanyLogo1.轨迹数据：数据、技术与应用现状1.1轨迹数据概念和特征轨迹数据继承了大数据的经典

2、“3V”特征，量大（volume）、实时（velocity）、多样（variance）。时空序列性异频采样性数据质量差路网相关性CompanyLogo1.轨迹数据：数据、技术与应用现状1.2轨迹数据应用轨迹数据了人类的活动和行为历史，蕴含了群体性的移动模式和规律。CompanyLogo2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据模型中，各层次之间紧密联系，原始轨迹数据存在很多数据冗余与噪音，需要通过数据清理、轨迹压缩、轨迹分段等预处理方式转化为校准轨迹；校准轨迹数据需要通过数据库管理技术进行轨迹索引与检索，能够有效地存取；最后对处理后的轨迹数据进行模式挖掘、隐私保护等操

3、作获取有价值的知识。CompanyLogo2.1轨迹数据预处理2.轨迹数据处理关键技术数据清洗：噪音滤波、停留点检测CompanyLogo2.1轨迹数据预处理2.轨迹数据处理关键技术轨迹分段：是对长时段轨迹(例如以天或月为单位)的合理切分与标注，切分后的子轨迹段代表一次出行的记录。轨迹分段的主要方式有基于时间阈值、几何拓扑和轨迹语义这3种基本策略。轨迹校准：是保证轨迹数据可用性的重要技术。采样率差异过大导致轨迹数据的质量问题，轨迹校准能够在一定程度上提高轨迹数据质量。路网匹配：是关联轨迹与数字地图，将GPS坐标下采样序列转换为路网坐标序列。路网匹配算法的核心

4、思想是利用轨迹点之间的时空可达性做匹配校正。CompanyLogo2.2轨迹数据库2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据模型：MOST模型、结合Hadoop的模型、以时间为中心的轨迹模型等轨迹压缩：基于路网的压缩、基于轨迹的压缩、基于帧码的压缩等轨迹查询：轨迹点信息查询、轨迹区域信息查询、轨迹查询轨迹索引：网格索引、R树等CompanyLogo2.3轨迹数据挖掘2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据模式挖掘伴随模式挖掘是在轨迹数据中提取伴随的移动对象，通过分析移动对象群体的行为特征和规律，可以实现时空环境中的事故调查、群体跟踪等。代表性的轨迹模式主要有Flock，Con

5、voy，Swarm，Gathering等。频繁模式挖掘是从大规模轨迹数据中发现频繁时序模式，例如挖掘公共性规律或公共性频繁路径等。频繁模式挖掘在旅游推荐、生活模式挖掘、地点预测、用户相似性估计等方面有很多应用。基于简单分段轨迹挖掘方式、基于聚类的兴趣区域挖掘方式、基于路网匹配的频繁模式挖掘CompanyLogo2.3轨迹数据挖掘2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据聚类为了通过不同的移动对象获得代表性路径或公共倾向行为，需要将相似轨迹聚合作为集群,一般的聚类方法是利用一个特征向量代表一条轨迹，通过它们之间的特征向量距离来确定其相似性。轨迹数据聚类的关键在于：根据时

6、空数据特征,设计与定义不同轨迹数据之间的相似性度量。CompanyLogo2.3轨迹数据挖掘2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据聚类基于时间维度的相似轨迹聚类基于轨迹相似性的聚类局部多子轨迹聚类局部单子轨迹聚类轨迹点聚类基于空间聚类基于路网匹配聚类语义轨迹聚类。。。CompanyLogo2.3轨迹数据挖掘2.轨迹数据处理关键技术轨迹数据分类轨迹数据分类的主要目的是区分轨迹或段的不同状态，例如交通出行方式、人类活动等.一般来说，轨迹数据种类繁多，通过轨迹数据分类可以挖掘更多趋势性、价值性规律。一般轨迹分类主要分为3个步骤：（1）使用分段方法将轨迹分割成段（2）从段

7、中或者采样点中提取特征（3）通过建立模型划分段或者采样点CompanyLogo2.4轨迹数据隐私保护2.轨迹数据处理关键技术海量的轨迹数据出现，特别是个人用户轨迹数据，必然会带来隐私泄露的风险。基于位置服务的轨迹隐私保护基于轨迹数据发布的隐私保护轨迹大数据支撑技术（1）轨迹大数据存储技术（2）基于MapReduce模型的Hadoop分布式处理（3）基于GPU的并行处理（4）轨迹大数据可视化技术CompanyLogo3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用汽车的GPS轨迹能够反映道路网络的位置信息和几何结构，因此可以依据日常车辆的轨迹数据来获取道路信息，这种方

8、法具有成本低廉、覆盖面大、数据易于获取、现势性强等优