申请/专利权人：深圳市甲易科技有限公司

申请日：2019-11-25

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN110942019B

主分类号：G06F16/9537

分类号：G06F16/9537;G06V20/52;G06V10/62;G06V40/16;G06V10/75;H04L67/1396;H04L67/52

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.23#授权;2020.04.24#实质审查的生效;2020.03.31#公开

摘要：本发明公开一种用于找出两条轨迹的最长伴随子路径的分析方法，包括：任选两条轨迹A和B并按时间进行排序；遍历所述轨迹A和B的轨迹点，找出所有轨迹点中时间差最小的轨迹点对P’，Q’；采用递归的方法找出所述轨迹A和B中所有满足匹配条件的轨迹点对P’，Q’构成最佳匹配结果集；遍历最佳匹配结果集，找出符合要求的最长伴随子路径。本发明有效降低了伴随子路径的计算复杂度，提高了计算效率，且受偏差值影响较小，能够应用到实际轨迹数据中快速分析出多对目标的伴随子路径。

主权项：1.一种用于找出两条轨迹的最长伴随子路径的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，任选两条轨迹A和B并按时间进行排序；步骤S2，遍历所述轨迹A和B的轨迹点，找出所有轨迹点中时间差最小的轨迹点对（P’，Q’）；步骤S3，采用递归的方法找出所述轨迹A和B中所有满足匹配条件的轨迹点对（P’，Q’）构成最佳匹配结果集；步骤S4，遍历最佳匹配结果集，找出符合要求的最长伴随子路径；所述步骤S1包括以下步骤：步骤S101，通过终端获取采集设备采集的随时间变化的海量行为轨迹数据构建轨迹数据库，并从所述轨迹数据库中任意选择两条轨迹A和B；其中，步骤S101中所述的终端包括计算机；步骤S102，将两条所述轨迹A和B按时间进行排序；所述步骤S101获取的海量行为轨迹包括人脸数据、MAC数据、IMSI数据、IMEI数据中的一种或多种；所述步骤S3包括以下步骤：步骤S301，将所述轨迹A和轨迹B分别以轨迹点P’和轨迹点Q’的时间为分隔点划分为两段，所述轨迹A划分为比轨迹点P’时间早的轨迹A1及比轨迹点P’时间晚的轨迹A2，所述轨迹B划分为比轨迹点Q’时间早的轨迹B1及比轨迹点Q’时间晚的轨迹B2；步骤S302，将所述轨迹A1与轨迹B1以及所述轨迹A2与轨迹B2分别重复步骤S102~步骤S301，直至找不出匹配的轨迹点对（P’，Q’）为止；步骤S303，将所有匹配的轨迹点对（P’，Q’）保存于最佳匹配结果集中；所述步骤S4包括以下步骤：步骤S401，将步骤S303所述的最佳匹配结果集中的轨迹点对（P’，Q’）按时间顺序进行排序，并根据该最佳匹配结果集中每个所述轨迹点对（P’，Q’）之间的距离和时间差，计算出每个所述轨迹点对（P’，Q’）的匹配状态；步骤S402，选择上述最佳匹配结果集中第一对匹配状态为“匹配”的轨迹点对（P’，Q’）作为起始点，按顺序依次叠加下一对匹配状态为“匹配”的轨迹点对（P’，Q’）构成伴随子路径C；步骤S403，根据每条伴随子路径C的每个轨迹点对（P”，Q”）之间的距离和时间差，计算每个所述轨迹点对（P”，Q”）的匹配状态，并统计所述匹配状态的数据值；步骤S404，根据步骤S403所述匹配状态的数据值套用公式计算出每条所述伴随子路径C的伴随系数；步骤S405，比较每条所述伴随子路径C的伴随系数与给定最小伴随系数之间的大小；步骤S406，将伴随系数小于给定最小伴随系数的伴随子路径C的起始点改为下一对匹配状态为“匹配”的轨迹点对（P’，Q’）作为起始点形成新的伴随子路径C；步骤S407，重复步骤S403~步骤S406，直至遍历完整个最佳匹配结果集为止；步骤S408，将所有伴随子路径C保存于子路径集中，并从所述子路径集中找出轨迹最长且满足伴随系数最大的伴随子路径C，即为最长伴随子路径；所述步骤S401中的匹配状态包括匹配、偏离及不确定，每个所述轨迹点对的匹配状态通过比较“设备采集范围+时间差*正常移动速度”与距离的数值大小得出匹配结果；所述步骤S403中的匹配状态包括匹配、偏离及不确定，每个所述轨迹点对的匹配状态通过比较“设备采集范围+时间差*正常移动速度”与距离的数值大小得出匹配结果；所述步骤S403中的数据值包括匹配值n1、偏离值n2及不确定值n3，所述步骤S404中的公式包括伴随参数a=n2*1.0（n1+n2），b=n1*1.0（n1+n2+n3），伴随系数=2*（1-1（1+exp（-5*a）））*（2（1+exp（-8*b））-1）。

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百度查询： 深圳市甲易科技有限公司 一种用于找出两条轨迹的最长伴随子路径的分析方法

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