一种时空轨迹的位置数据压缩方法与流程

1.本发明涉及一种时空轨迹的位置数据压缩方法，属于地理轨迹数据压缩技术领域。


背景技术：

2.移动物的时空轨迹记录着移动物随着时间变化的空间位置信息序列，移动物的时空位置一般每隔一段时间就会采集一次，由于城市中有大量的移动物(如智能手机、智能手表、联网车辆等)，若直接存储城市级规模的移动物时空轨迹，一方面会占用大量的存储空间，另一方面轨迹数据本身的经纬度信息不存在语义信息(例如北纬30.55度，东经116度)。
3.当下主流的压缩算法如lz77,lzr,lzss,lzma,ppmd,bcj等算法，并非针对轨迹数据设计，这些算法将原始轨迹数据压缩成更小的数据后，其缺点是无法在压缩域上表达原始轨迹数据的简约信息，必须对压缩数据进行解压缩操作，才能将数据还原进行加载、运算、渲染等后续操作，而压缩和再次的解压缩都需要耗费更多的计算资源和耗时。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供一种时空轨迹的位置数据压缩方法，对目标移动对象的两类轨迹进行识别与编码，动静结合，既可以降低轨迹数据的存储，又可以从时空轨迹中形成语义信息，对目标移动对象进行一定程度的语义描述，使用户从压缩后的轨迹数据中直接运算、分析和渲染成为了可能。
5.本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种时空轨迹的位置数据压缩方法，针对目标移动对象所对应由各时刻状态信息构成的时空轨迹，按如下步骤进行压缩，其中，各时刻的状态信息包括时刻点、以及目标移动对象的经纬度坐标；
6.步骤a.按逗留轨迹的预设定义，识别获得时空轨迹中各个逗留轨迹，并分别针对各逗留轨迹，应用逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标包含逗留轨迹中各时刻经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据，进而获得各逗留轨迹分别对应的逗留半径圆状态数据，然后进入步骤b；
7.步骤b.分别针对时空轨迹中除各逗留轨迹以外的各运动轨迹，针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，应用降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，进而获得各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，然后进入步骤c；
8.步骤c.基于各逗留轨迹分别所对应逗留半径圆状态数据、以及各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩。
9.作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤0如下，执行完步骤0之后，进入步骤a；
10.步骤0.针对时空轨迹中各时刻的状态信息进行降采样更新。
11.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤0中，按预设时长的时间窗口，针对时空轨迹进行划分，获得各个轨迹数据窗口，并分别针对轨迹数据窗口，基于轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标，按预设代表位置点规则，获得轨迹数据窗口中的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点，进而由各轨迹数据窗口分别对应的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点更新时空轨迹，构成时空轨迹中的各时刻的状态信息。
12.作为本发明的一种优选技术方案：所述预设代表位置点规则为：轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标对应的中值点坐标、均值点坐标或质心点坐标中的任意一种。
13.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤a中，逗留轨迹的预设定义为：基于逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标，逗留轨迹中各时刻经纬度坐标分别相距质心点经纬度坐标的距离均小于或等于预设距离阈值，且逗留轨迹所对应时间时长大于预设时长阈值。
14.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤a中，基于时空轨迹所对应经纬度时间轴上的波动示意图，按逗留轨迹的预设定义，识别获得时空轨迹中各个逗留轨迹。
15.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤b中，应用道格拉斯
·
普克算法，针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息。
16.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤b中，应用道格拉斯
·
普克算法，按如下海森距离公式衡量经纬度坐标之间的距离；
[0017][0018]
即获得位置p1与位置p2之间的距离dist(p1，p2)，进而针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，表示，lat1表示位置p1的纬度，ln
g1
表示位置p1的经度，lat2表示位置p2的纬度，lng2表示位置p2的经度。
[0019]
本发明所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法及制造方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0020]
(1)本发明所设计时空轨迹的位置数据压缩方法，针对目标移动对象的时空轨迹，按逗留轨迹的预设定义，实现逗留轨迹与运动轨迹的识别，并针对各逗留轨迹，应用质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据；以及针对各运动轨迹，应用降采样处理获得对应稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息；进而构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩；设计方法对轨迹数据进行压缩，有效减少存储开销；并且通过轨迹压缩算法，增强轨迹数据的语义信息，可以在压缩域简洁清晰的表达，增强轨迹的加载和渲染速度。
附图说明
[0021]
图1是本发明所提供的一种时空轨迹的位置数据压缩方法的步骤流程图；
[0022]
图2是实施例一中时空轨迹的示意图；
[0023]
图3是实施例一时空轨迹对应经纬度时间轴上的波动示意图；
[0024]
图4是实施例二中时空轨迹的示意图；
[0025]
图5是本发明时空轨迹的位置数据压缩方法针对实施例二时空轨迹应用后压缩示意图。
具体实施方式
[0026]
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
[0027]
移动物无论是人员或车辆，都是以人的意志为驱动的移动物，因为人是需要休息的，所以任何一段围绕“人”产生的时空轨迹，都可以分为“运动轨迹”和“逗留轨迹”，表达生物的“动”与“静”的行为特征。
[0028]
本发明对移动物的这两类轨迹进行识别与编码，动静结合，设计一种时空轨迹的位置数据压缩方法，既可以降低轨迹数据的存储，又可以从时空轨迹中形成语义信息，对目标移动对象进行一定程度的语义描述，使用户从压缩后的轨迹数据中直接运算、分析和渲染成为了可能。
[0029]
实际应用当中，本发明所设计一种时空轨迹的位置数据压缩方法，针对目标移动对象所对应由各时刻状态信息构成的时空轨迹，按如下步骤进行压缩，其中，各时刻的状态信息包括时刻点、以及目标移动对象的经纬度坐标。
[0030]
由于智能手机、运动手表、物联网汽车等目标移动对象实时联网，采样频率高，产生的轨迹数据在时间序列上较为稠密，因此首先设计执行如下步骤0。
[0031]
步骤0.针对时空轨迹中各时刻的状态信息进行降采样更新，具体按诸如1分钟预设时长的时间窗口，针对时空轨迹进行划分，获得各个轨迹数据窗口，并分别针对轨迹数据窗口，基于轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标，按预设代表位置点规则，获得轨迹数据窗口中的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点，进而由各轨迹数据窗口分别对应的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点更新时空轨迹，构成时空轨迹中的各时刻的状态信息。
[0032]
这里预设代表位置点规则为：轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标对应的中值点坐标、均值点坐标或质心点坐标中的任意一种。
[0033]
由于目标移动对象的时空轨迹一般是每隔δt时间就会位置采样记录一次，如果目标移动对象在某段时间内静止或者逗留，那么在这段时间内，会频繁记录这些位置相近的数据，产生大量冗余信息，因此设计针对时空轨迹中的逗留轨迹进行识别，即接下来执行如下步骤a。
[0034]
步骤a.基于时空轨迹所对应经纬度时间轴上的波动示意图，按如下逗留轨迹的预设定义，识别获得时空轨迹中各个逗留轨迹，并分别针对各逗留轨迹，应用逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标包含逗留轨迹中各时刻经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据，进而获得各逗留轨迹分别对应的逗留半径圆状态数据，然后进入步骤b。
[0035]
定义：基于逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标，逗留轨迹中各时刻经纬度坐标分别相距质心点经纬度坐标的距离均小于或等于预设距离阈值，且逗留轨迹所对应时间时长大于预设时长阈值。
[0036]
实际应用中，基于图2所示实施例中时空轨迹的示意图，获得图3所示相对应的经纬度时间轴上的波动示意图，可以清晰的发现三段平稳信号，即折线图中标注序号为0、1、2的三段；根据逗留轨迹的定义，即按上述步骤a针对逗留轨迹的大量冗余位置进行压缩，即获得各逗留轨迹分别对应的逗留半径圆状态数据。
[0037]
通过上述步骤a关于逗留轨迹的识别、以及对逗留轨迹的压缩，逗留轨迹的大量冗余点可以压缩为稀疏的质心点半径圆表达形式，目标轨迹静止或逗留时间越长，轨迹的压缩性也越长，大大减少的位置点的存储开销；且相比原始经纬度轨迹数据，逗留轨迹压缩后的轨迹数据增加语义信息，用户在进一步分析轨迹时，直接可获取该目标轨迹在哪段时间内逗留/静止。
[0038]
步骤b.分别针对时空轨迹中除各逗留轨迹以外的各运动轨迹，针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，应用降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，进而获得各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，然后进入步骤c。
[0039]
由于标准的道格拉斯
·
普克算法(douglas-peucker algorithm)是基于欧式空间点来度量位置点之间的距离，但是地球是球面的，经纬度的单位是度数，所以这里将道格拉斯
·
普克算法进行改进，改为球体曲线的降采样算法，即将欧氏距离公式改为海森距离公式，
[0040]
因此在具体实际应用中，上述步骤b中，应用道格拉斯
·
普克算法，按如下海森距离公式衡量经纬度坐标之间的距离；
[0041][0042]
即获得位置p1与位置p2之间的距离dist(p1，p2)，进而针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，表示，lat1表示位置p1的纬度，ln
g1
表示位置p1的经度，lat2表示位置p2的纬度，ln
g2
表示位置p2的经度。
[0043]
步骤c.基于各逗留轨迹分别所对应逗留半径圆状态数据、以及各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩。
[0044]
将上述所设计时空轨迹的位置数据压缩方法应用于图4所示实施例二的时空轨迹，轨迹上每个白色小圆点代表一个采集的位置点，进而获得图5所示针对实施例二时空轨迹应用后的压缩示意图，轨迹数据用更少的点来表达，且压缩后数据仍然保持着原始轨迹数据的轨迹行程信息，用户可以清晰理解，在分析和展示时，无需将压缩后数据解压。
[0045]
上述技术方案所设计时空轨迹的位置数据压缩方法，针对目标移动对象的时空轨迹，按逗留轨迹的预设定义，实现逗留轨迹与运动轨迹的识别，并针对各逗留轨迹，应用质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据；以及针对各运动轨迹，应用降采样处理获得对应稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息；进而构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩；设计方法对轨迹数据进行压缩，有效减少存储开销；并且通过轨迹压缩算法，增强轨迹数据的语义信息，可以在压缩域简洁清晰的表达，增强轨迹的
加载和渲染速度。
[0046]
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

技术特征：
1.一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：针对目标移动对象所对应由各时刻状态信息构成的时空轨迹，按如下步骤进行压缩，其中，各时刻的状态信息包括时刻点、以及目标移动对象的经纬度坐标；步骤a.按逗留轨迹的预设定义，识别获得时空轨迹中各个逗留轨迹，并分别针对各逗留轨迹，应用逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标包含逗留轨迹中各时刻经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据，进而获得各逗留轨迹分别对应的逗留半径圆状态数据，然后进入步骤b；步骤b.分别针对时空轨迹中除各逗留轨迹以外的各运动轨迹，针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，应用降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，进而获得各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，然后进入步骤c；步骤c.基于各逗留轨迹分别所对应逗留半径圆状态数据、以及各运动轨迹分别所对应稀疏曲线上的各采样时刻状态信息，构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩。2.根据权利要求1所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：还包括步骤0如下，执行完步骤0之后，进入步骤a；步骤0.针对时空轨迹中各时刻的状态信息进行降采样更新。3.根据权利要求2所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述步骤0中，按预设时长的时间窗口，针对时空轨迹进行划分，获得各个轨迹数据窗口，并分别针对轨迹数据窗口，基于轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标，按预设代表位置点规则，获得轨迹数据窗口中的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点，进而由各轨迹数据窗口分别对应的代表位置点经纬度坐标、以及对应时刻点更新时空轨迹，构成时空轨迹中的各时刻的状态信息。4.根据权利要求3所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述预设代表位置点规则为：轨迹数据窗口中各时刻经纬度坐标对应的中值点坐标、均值点坐标或质心点坐标中的任意一种。5.根据权利要求1所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述步骤a中，逗留轨迹的预设定义为：基于逗留轨迹中各时刻经纬度坐标所对应的质心点经纬度坐标，逗留轨迹中各时刻经纬度坐标分别相距质心点经纬度坐标的距离均小于或等于预设距离阈值，且逗留轨迹所对应时间时长大于预设时长阈值。6.根据权利要求1或2所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述步骤a中，基于时空轨迹所对应经纬度时间轴上的波动示意图，按逗留轨迹的预设定义，识别获得时空轨迹中各个逗留轨迹。7.根据权利要求1所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述步骤b中，应用道格拉斯
·
普克算法，针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息。8.根据权利要求1所述一种时空轨迹的位置数据压缩方法，其特征在于：所述步骤b中，应用道格拉斯.普克算法，按如下海森距离公式衡量经纬度坐标之间的距离；
即获得位置p1与位置p2之间的距离dist(p1，p2)，进而针对由多条线段衔接组成曲线的运动轨迹，降采样处理获得对应的稀疏曲线，即获得该稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息，表示，lat1表示位置p1的纬度，lng1表示位置p1的经度，lat2表示位置p2的纬度，lng2表示位置p2的经度。

技术总结
本发明涉及一种时空轨迹的位置数据压缩方法，针对目标移动对象的时空轨迹，按逗留轨迹的预设定义，实现逗留轨迹与运动轨迹的识别，并针对各逗留轨迹，应用质心点经纬度坐标、围绕质心点经纬度坐标的位置漂移半径、以及逗留轨迹所对应的起始时刻点与结束时刻点，构建逗留轨迹对应的逗留半径圆状态数据；以及针对各运动轨迹，应用降采样处理获得对应稀疏曲线上的各采样时刻的状态信息；进而构成时空轨迹所对应的压缩数据，实现对时空轨迹的压缩；设计方法对轨迹数据进行压缩，有效减少存储开销；并且通过轨迹压缩算法，增强轨迹数据的语义信息，可以在压缩域简洁清晰的表达，增强轨迹的加载和渲染速度。迹的加载和渲染速度。迹的加载和渲染速度。


技术研发人员：王康
受保护的技术使用者：南京烽火星空通信发展有限公司
技术研发日：2023.03.31
技术公布日：2023/7/28