【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及藍(lán)牙嗅探，尤其是一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、為了了解用戶騎行共享單車的習(xí)慣，更好地對共享單車進(jìn)行運(yùn)維，需要獲取大量用戶的共享單車軌跡特征，當(dāng)前獲取共享單車軌跡特征一般包括以下步驟：藍(lán)牙嗅探設(shè)備部署：在需要監(jiān)測的區(qū)域設(shè)置專門的藍(lán)牙嗅探設(shè)備，這些設(shè)備通常具有較強(qiáng)的信號接收能力和一定的處理能力。藍(lán)牙信號掃描：設(shè)備不斷掃描周圍的藍(lán)牙信號，檢測到單車的藍(lán)牙設(shè)備發(fā)出的信號。特征信息提取：從捕獲的藍(lán)牙信號中提取與單車相關(guān)的特征信息，例如藍(lán)牙設(shè)備的mac地址、信號強(qiáng)度、廣播數(shù)據(jù)包中的特定標(biāo)識等。數(shù)據(jù)分析與處理：將采集到的特征信息進(jìn)行分析和處理，可能包括數(shù)據(jù)清洗、去重、篩選等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。然而，在進(jìn)行這些分析時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：藍(lán)牙信號可能會受到環(huán)境干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，同時(shí)不同共享單車品牌不同，需要第三方企業(yè)特征數(shù)據(jù)，同時(shí)需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量多。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)解決了現(xiàn)有技術(shù)提取共享單車軌跡特征時(shí)過度依賴第三方數(shù)據(jù)且分析不準(zhǔn)確的問題，提出一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法及系統(tǒng)，采用濾波和糾錯算法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，提出以下技術(shù)方案：
3、一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，包括以下步驟：
4、s1，藍(lán)牙嗅探設(shè)備獲取共享單車的藍(lán)牙信號；
5、s2，從藍(lán)牙信號中提取共享單車的特征信息；
6、s3，根據(jù)藍(lán)牙信號對共享單車進(jìn)行定位
7、s4，基于藍(lán)牙信號的出現(xiàn)時(shí)間和消失時(shí)間得到共享單車的出行時(shí)間；
8、s5，基于藍(lán)牙信號的持續(xù)時(shí)間得到共享單車在某區(qū)域的停留時(shí)間；
9、s6，基于共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)得到整個(gè)騎行過程中的速度變化和總距離。
10、基于藍(lán)牙信號分析來識別單車特征，首先，需要收集不同品牌和型號單車的藍(lán)牙特征信息，包括藍(lán)牙設(shè)備的mac地址范圍、特定的藍(lán)牙廣播數(shù)據(jù)包格式、設(shè)備名稱等，構(gòu)建一個(gè)詳細(xì)的數(shù)據(jù)庫。從捕獲的藍(lán)牙信號中提取諸如mac地址、設(shè)備名稱、廣播數(shù)據(jù)包中的特定字段等關(guān)鍵特征。將提取的特征與建立的數(shù)據(jù)庫中的特征進(jìn)行比對和匹配，以確定單車的品牌和型號。通過連續(xù)采集藍(lán)牙信號，并結(jié)合信號強(qiáng)度和時(shí)間信息，計(jì)算單車的移動速度和軌跡。根據(jù)藍(lán)牙信號的出現(xiàn)和消失時(shí)間，判斷單車在特定區(qū)域的停留時(shí)長，例如在停車點(diǎn)、商業(yè)區(qū)等。記錄用戶使用單車的時(shí)間，分析是否存在固定的出行時(shí)間段，例如早晚高峰、周末等。結(jié)合軌跡和時(shí)間信息，計(jì)算用戶的騎行速度和單次騎行的距離，從而了解用戶的騎行習(xí)慣。
11、作為優(yōu)選，所述s2具體包括以下步驟：
12、s21，建立各品牌和型號共享單車的藍(lán)牙特征信息數(shù)據(jù)庫；
13、s22，從捕獲的藍(lán)牙信號中提取藍(lán)牙特征與藍(lán)牙特征信息數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對得到共享單車的品牌和型號。
14、作為優(yōu)選，所述s2采用濾波算法對提取共享單車的特征信息。
15、特征提取是藍(lán)牙信號分析的核心環(huán)節(jié)，本專利技術(shù)采用濾波和糾錯算法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。本專利技術(shù)利用信號處理技術(shù)從預(yù)處理后的信號中提取出能夠表征信號特性的參數(shù)。時(shí)域特征如信號強(qiáng)度(rssi)、脈沖寬度、周期性等。頻域特征通過傅里葉變換得到的頻譜圖，可以觀察到信號的頻率分布情況。統(tǒng)計(jì)特征如均值、方差、偏度、峰度等，用于描述信號的整體特性。小波特征利用小波變換提取信號的多尺度特性。在采集n(n為奇數(shù))個(gè)rssi值之后，將這n個(gè)rssi值按大小順序排列，取其正中間的rssi值作為濾波輸出。
16、作為優(yōu)選，所述濾波算法包括以下步驟：采集奇數(shù)個(gè)特征值后按照從小到大的次序?qū)λ刑卣髦颠M(jìn)行排列，取正中間的特征值作為濾波輸出。
17、作為優(yōu)選，所述s3采用三角定位算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
18、軌跡追蹤主要依賴于藍(lán)牙信號強(qiáng)度(received?signal?strength?indication，rssi)和多個(gè)藍(lán)牙嗅探設(shè)備的位置信息。當(dāng)共享單車的藍(lán)牙信號被多個(gè)嗅探設(shè)備接收到時(shí)，由于信號強(qiáng)度會隨著距離的增加而減弱，通過測量不同嗅探設(shè)備接收到的同一藍(lán)牙信號的強(qiáng)度差異，可以使用三角定位或其他定位算法來估算共享單車的位置。隨著時(shí)間的推移，連續(xù)記錄這些估算位置，就能描繪出共享單車的移動軌跡。例如三角定位算法，假設(shè)在一個(gè)區(qū)域內(nèi)布置了三個(gè)藍(lán)牙嗅探設(shè)備a、b、c。共享單車的藍(lán)牙信號被這三個(gè)設(shè)備接收，它們接收到的rssi值分別為rssi_a、rssi_b、rssi_c。已知設(shè)備a、b、c的坐標(biāo)分別為(x_a,y_a)、(x_b,y_b)、(x_c,y_c)。根據(jù)信號傳播模型，可以計(jì)算出共享單車與每個(gè)設(shè)備的大致距離d_a、d_b、d_c。然后通過幾何計(jì)算，如三邊測量法，確定共享單車的位置坐標(biāo)(x,y)。
19、作為優(yōu)選，采用糾錯算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
20、糾錯算法具體過程如下：利用狀態(tài)方程表示共享單車的運(yùn)動狀態(tài)；基于上一時(shí)刻的位置和時(shí)間步長輸入到狀態(tài)方程得到當(dāng)前時(shí)刻的共享單車位置預(yù)測值，結(jié)合當(dāng)前時(shí)刻的位置的測量值與預(yù)測值的不確定性計(jì)算出估計(jì)值作為當(dāng)前時(shí)刻的共享單車位置坐標(biāo)。
21、本專利技術(shù)獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)采用糾錯算法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，糾錯算法具體過程如下：
22、第一步，建立系統(tǒng)模型：共享單車的真實(shí)位置隨時(shí)間變化，但其運(yùn)動具有一定的規(guī)律，可以用一個(gè)狀態(tài)方程來描述。例如，簡單的勻速直線運(yùn)動可以表示為：位置＝上一時(shí)刻位置+速度×?xí)r間步長。
23、第二步，測量：通過某種傳感器(如藍(lán)牙信號)來測量共享單車的位置，但測量結(jié)果存在噪聲。
24、第三步，濾波過程：
25、(一)預(yù)測步驟：根據(jù)系統(tǒng)模型，基于上一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)，預(yù)測當(dāng)前時(shí)刻的位置。
26、(二)更新步驟：得到新的測量值后，結(jié)合預(yù)測值和測量值的不確定性，通過協(xié)方差矩陣表示，計(jì)算出一個(gè)更優(yōu)的估計(jì)值。卡爾曼增益用于權(quán)衡預(yù)測和測量的重要性。
27、第四步，不斷循環(huán)：隨著新的測量值不斷到來，重復(fù)預(yù)測和更新步驟，以持續(xù)改進(jìn)對物體位置的估計(jì)。
28、作為優(yōu)選，所述共享單車的出行時(shí)間為藍(lán)牙信號消失時(shí)刻與藍(lán)牙信號出現(xiàn)時(shí)刻的差值。
29、出行時(shí)間分析原理：出行時(shí)間分析基于藍(lán)牙信號的出現(xiàn)和消失時(shí)間。當(dāng)藍(lán)牙嗅探設(shè)備首次檢測到單車的藍(lán)牙信號時(shí)，記錄下此時(shí)的時(shí)間作為出行開始時(shí)間。當(dāng)藍(lán)牙信號消失時(shí)，記錄下此時(shí)的時(shí)間作為出行結(jié)束時(shí)間。通過計(jì)算這兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的差值，就可以得到單車的出行時(shí)間。例如，如果藍(lán)牙嗅探設(shè)備在上午8點(diǎn)檢測到單車信號，在上午9點(diǎn)失去信號，那么這次出行的時(shí)間就是1小時(shí)。
30、作為優(yōu)選，所述共享單車在某區(qū)域的停留時(shí)間為藍(lán)牙信號在一個(gè)位置保持穩(wěn)定且強(qiáng)度變化在設(shè)定值內(nèi)的持續(xù)時(shí)間。
31、停留時(shí)間的分析也是基于藍(lán)牙信號的持續(xù)時(shí)間。當(dāng)藍(lán)牙信號在一個(gè)位置保持穩(wěn)定且強(qiáng)度變化不本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述S2具體包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述S2采用濾波算法對提取共享單車的特征信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述濾波算法包括以下步驟：采集奇數(shù)個(gè)特征值后按照從小到大的次序?qū)λ刑卣髦颠M(jìn)行排列，取正中間的特征值作為濾波輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述S3采用三角定位算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，采用糾錯算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述共享單車的出行時(shí)間為藍(lán)牙信號消失時(shí)刻與藍(lán)牙信號出現(xiàn)時(shí)刻的差值。p>
8.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述共享單車在某區(qū)域的停留時(shí)間為藍(lán)牙信號在一個(gè)位置保持穩(wěn)定且強(qiáng)度變化在設(shè)定值內(nèi)的持續(xù)時(shí)間。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述S6具體包括以下步驟：
10.一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取系統(tǒng)，采用權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，包括阿里云平臺和若干隊(duì)列集群服務(wù)器，共享單車的特征信息通過基站發(fā)送到阿里云平臺，阿里云平臺將特征信息以隊(duì)列的形式下發(fā)到隊(duì)列集群服務(wù)器，所述隊(duì)列集群服務(wù)器將特征信息存儲到硬盤，用戶通過終端查詢到特征信息。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述s2具體包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述s2采用濾波算法對提取共享單車的特征信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述濾波算法包括以下步驟：采集奇數(shù)個(gè)特征值后按照從小到大的次序?qū)λ刑卣髦颠M(jìn)行排列，取正中間的特征值作為濾波輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，所述s3采用三角定位算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于藍(lán)牙嗅探的共享單車軌跡特征提取方法，其特征是，采用糾錯算法獲取共享單車不同時(shí)間點(diǎn)的位置坐標(biāo)。
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：鄒建敏，鄒博華，王寬，許國舉，方偉，
申請(專利權(quán))人：杭州金通科技集團(tuán)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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