【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能交通控制領域，具體涉及一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法及裝置。
技術介紹
1、隨著移動終端興起和定位技術成熟，基于位置信息的應用得到廣泛應用。同時，遙感衛星、監控影像系統等收集大量軌跡數據，包括自由軌跡如行人出行、動物遷徙、臺風移動，以及交通工具行駛軌跡如汽車、艦船、飛機等。這些數據有許多應用場景，如景點推薦、智慧交通、公共安全和國防安全等。從軌跡數據中挖掘信息能更好地理解人類活動。在復雜的軌跡分析場景中，常用軌跡分割作為手段，將軌跡分解成具有相同特征的片段。軌跡分割有助于發現運動數據中的模式和結構，從而理解運動對象的行為模式。因此，軌跡分割技術在運動對象數據分析領域得到廣泛應用，可降低計算復雜度并挖掘出更多信息。
2、長大隧道具有復雜的交通環境特征，特別是其具有長縱向距離，不可換道的特點，因此對于長大隧道中的長段車輛軌跡有必要進行分割。目前主要有三類軌跡分割方法，第一類方法是基于時間間隔，第二類是基于軌跡的形狀，第三類方法是基于軌跡點的語義意義，例如基于軌跡點的速度和加速度來將一條軌跡劃分為不同交通方式的軌跡段。總體來說，現有研究缺乏對單一交通方式的長距離軌跡基于運動參數的分割方法考慮。車輛在隧道內行駛時存在著較高的安全風險，尤其是在緊急情況下。因此，對于隧道內車輛的行駛狀態進行分析，對于保障隧道交通的安全和暢通具有重要意義。
技術實現思路
1、專利技術目的：為了克服上述現有技術的不足，本專利技術目的在于提出一種長大隧道環境下基于車輛運動
2、技術方案：為解決上述技術問題，本專利技術提出一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，該方法包括如下步驟：
3、(1)計算軌跡點運動參數，所述運動參數包括車輛位移、速度和加速度；
4、(2)提取軌跡點相似特征，所述相似特征包括速度和加速度的離均差，其中，速度離均差通過單個軌跡點的速度與整條軌跡的速度均值確定，加速度離均差通過單個軌跡點的加速度與整條軌跡的加速度均值確定；
5、(3)根據速度離均差和加速度離均差，將軌跡點分成四個類型，其中每種類型都代表了車輛的一種運動模式；
6、(4)根據軌跡點的運動模式，將軌跡分割為軌跡段。
7、進一步的，步驟(1)中計算軌跡點運動參數方法如下：
8、車輛軌跡t由記錄車輛行駛路徑的n個軌跡點序列構成，即軌跡點pi∈{p1,p2,…,pn}，軌跡點pi是指記錄車輛當前地理空間位置的點，包括位置信息經度lon和緯度lat，以及定位時間t，通過下列公式計算出車輛的位移li、速度vi和加速度ai；
9、li＝dist(pi,pi+1)
10、δti＝pi+1·t-pi·t
11、vi＝li/δti
12、ai＝(vi+1-vi)/δti
13、其中，dist(·)表示兩點之間的距離，i是軌跡點編號，i＝1,2,…,n-2。
14、進一步的，步驟(2)中，通過下列公式分別計算出速度和加速度的離均差v_dev和a_dev：
15、
16、
17、其中，i是軌跡點編號，i＝1，2，…，n-2。
18、進一步的，步驟(3)中的具體方法如下：
19、當v_devi>0,a_devi>0，type＝1，即高速度高加速度類；當v_devi>0,a_devi<0，type＝2，即高速度低加速度類；當v_devi<0,a_devi>0，type＝3，即低速度高加速度類；當v_devi<0,a_devi<0，type＝4，即低速度低加速度類，其中，type表示軌跡點類型。
20、進一步的，步驟(4)中，所述的軌跡分割方法為：
21、對于每一條軌跡，從起始兩個軌跡點開始，如果兩個點的類型相同，則判定它們屬于一條軌跡段tj1；如果兩個點的類型不相同，則判定它們屬于不同軌跡段tj1和tj2，從第三個點開始到第n-2個點，比較當前軌跡點與前一個點的類型，如果與前一個軌跡點的類型相同，則判定當前點與前一個點屬于一條軌跡段tjk，如果類型不一致，則當前點將是新的軌跡段tjk+1，直至將軌跡t最終分割成k個軌跡段，即tjk∈{tj1,tj2,…,tjk}，并將包含軌跡點的數量小于預設值m的軌跡段與前后軌跡段合并。
22、進一步的，將包含軌跡點的數量小于預設值m的軌跡段與前后軌跡段合并，具體方法如下；
23、對軌跡點個數為1的軌跡段，若其前后兩個軌跡段的類型相同，則將此三個軌跡段合并為一個軌跡段，類型與前軌跡段相同；若其前后兩個軌跡段的類型不同，且前軌跡段軌跡點個數大于1，則將該軌跡段與前軌跡段合并為一個軌跡段，類型與前軌跡段相同；若其前后兩個軌跡段的類型不同，且前軌跡段軌跡點個數等于1，后軌跡段軌跡點個數大于1，則將該軌跡段與后軌跡段合并為一個軌跡段，類型與后軌跡段相同，對所有軌跡點個數為1的軌跡段進行此操作，直至軌跡點個數為1的軌跡段完成與前后軌跡段的合并，并對合并后的軌跡段連續重新編號；
24、對軌跡點個數為2軌跡段，若其前后兩個軌跡段的類型相同，則將此三個軌跡段合并為一個軌跡段，類型與前軌跡段相同；若其前后兩個軌跡段的類型不同，且前軌跡段的軌跡點個數小于或等于后軌跡段的軌跡點個數，則將該軌跡段與前軌跡段合并為一個軌跡段，類型與前軌跡段相同；若其前后兩個軌跡段的類型不同，且前軌跡段的軌跡點個數大于后軌跡段的軌跡點個數，則將該軌跡段與后軌跡段合并為一個軌跡段，類型與后軌跡段相同；對所有軌跡點個數為2的軌跡段進行此項操作，直至軌跡點個數為2的軌跡段都完成與前后軌跡段的合并，并對合并后的軌跡段連續重新編號；
25、將軌跡點個數為3至m-1個的軌跡段與前后軌跡段合并的方法與將軌跡點個數為2的軌跡段與前后軌跡段合并相同依次進行合并。
26、此外，本專利技術還提出一種長大隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割裝置，包括：
27、軌跡點運動參數計算模塊，用于計算軌跡點運動參數，所述運動參數包括車輛位移、速度和加速度；
28、軌跡點相似特征提取模塊，用于提取軌跡點相似特征，所述相似特征包括速度和加速度的離均差，其中，速度離均差通過單個軌跡點的速度與整條軌跡的速度均值確定，加速度離均差通過單個軌跡點的加速度與整條軌跡的加速度均值確定；
29、軌跡點類型確定模塊，用于根據速度離均差和加速度離均差，將軌跡點分成四個類型，其中每種類型都代表了車輛的一種運動模式；
30、軌跡分割模塊，用于根據軌跡點的運動模式，將軌跡分割為軌跡段。...
【技術保護點】
1.一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(1)中計算軌跡點運動參數方法如下：
3.根據權利要求2所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(2)中，通過下列公式分別計算出速度和加速度的離均差V_devi和a_devi：
4.根據權利要求3所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(3)中的具體方法如下：
5.根據權利要求1所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(4)中，所述的軌跡分割方法為：
6.根據權利要求5所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，將包含軌跡點的數量小于預設值M的軌跡段與前后軌跡段合并，具體方法如下；
7.一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割裝置，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割裝置，其特征在于，軌
9.根據權利要求8所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割裝置，其特征在于，軌跡點相似特征提取模塊中的速度和加速度的離均差V_dev和a_dev的計算方法如下：
10.根據權利要求9所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割裝置，其特征在于，軌跡點類型確定模塊的具體功能如下：
...【技術特征摘要】
1.一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(1)中計算軌跡點運動參數方法如下：
3.根據權利要求2所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(2)中，通過下列公式分別計算出速度和加速度的離均差v_devi和a_devi：
4.根據權利要求3所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(3)中的具體方法如下：
5.根據權利要求1所述的一種隧道環境下基于車輛運動特征的軌跡分割方法，其特征在于，步驟(4)中，所述的軌跡分割方法為：
6.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王昊，董長印，熊逸鳴，
申請(專利權)人：南京智城科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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