轨迹数据及其在道路中的应用

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2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 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，Convoy，Swarm，Gathering等。
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
人类活动轨迹 交通工具活动轨迹
轨迹数据分类
动物活动轨迹 自然现象活动轨迹
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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
轨迹数据继承了大数据的经典“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
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思想是利用轨迹点之间的 时空可达性做匹配校正。
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2.轨迹数据处理关键技术
2.2 轨迹数据库
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
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2.轨迹数据处理关键技术
2.1 轨迹数据预处理
数据清洗：噪音滤波、停留点检测
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2.轨迹数据处理关键技术
2.1 轨迹数据预处理
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。
2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 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 。。。
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2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 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
聚类，并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口；
（3）最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下 的交叉口结构。
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
车辆在通过交叉口与非交叉口时的行驶特征主要存在两类差 异：一是记录车辆行驶方向的航向角度变化不同；二是车辆 发生转向的转向类型数量不同。 转向点对是指车辆在完成一次转向过程中留下的前后两个轨 迹点，也即这两个相邻的轨迹点航向角度变化量符合车辆转 向特征。
2.3 轨迹数据挖掘 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：根据时空数据特征,设计与定义
不同轨迹数据之间的相似性度量。
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法
基于PAM 聚类的路段信息提取
基于缓冲区骨架的路段信息提取
局部路网数据更新
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
城市交叉口的空间位置、范围及详细的转向信息是构成 城市各级交通路网数据的关键。 （1）首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对； （2）然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间
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2.轨迹数据处理关键技术
2.4 轨迹数据隐私保护
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
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
基于局部点连通性的交叉口识别：将所有转向点对类簇按照 交叉口进行分类，也即找出属于同一个交叉口范围内的所有 转向点对类簇，并利用非交叉口处(如弯道，只包含一种左 转和一种右转)转向类型数量小于或等于2的特征，实现交叉 口与非交叉口的初次识别。
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
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2.轨迹数据处理关键技术
内容
1 2
3
轨迹数据相关介绍 轨迹数据处理关键技术 轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用 总结
4
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
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。
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法 基于 HMM 模型的地图匹配 问题路段分析与检查 （1）路段信息缺失 （2）路段信息错误
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1.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。
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2.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、隐私保护等操作获取有价值的知识。
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交叉口信息提取： 交叉口空间位置提取(道路中心线级路网) 分/合流点提取(车行道级路网) 车道级别交叉口结构提取(车道级路网)
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
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4.总结
轨迹数据研究面临的挑战
1 2 3 基于多源数据融合的轨迹大数据处理 基于分布式的轨迹大数据处理 基于深度学习的轨迹大数据处理 轨迹大数据隐私保护方向 轨迹数据在道路更新与信息提取中的进一步应用
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.1 车辆轨迹在道路中的应用
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， 这种方法具有成本低廉、覆盖面大、数据易于获取、现势 性强等优点。 道路数据更新：路网匹配、变化检测与更新、轨迹融合 等 道路信息提取：道路边界、道路中心线、道路交叉口