本發明提供一種多維時空軌跡融合方法，包括：通過獲取時空軌跡間的軌跡相似度；基于所述軌跡相似度以及時空軌跡的軌跡長度得到軌跡重合度；基于所述軌跡相似度以及所述軌跡重合度得到待融合軌跡；對所述待融合軌跡進行融合。本發明通過使用多維時空軌跡融合的技術，豐富了人像時空軌跡。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，具體涉及一種多維時空軌跡融合方法、裝置、機器可讀介質及設備。

背景技術

對于人像大數據系統，則面臨著特定人員軌跡點稀疏的問題。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種多維時空軌跡融合方法、系統、機器可讀介質及設備，用于解決現有技術存在的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種多維時空軌跡融合方法，包括：

獲取不同來源的時空軌跡間的軌跡相似度；

基于所述軌跡相似度以及時空軌跡的軌跡長度得到軌跡重合度；

基于所述軌跡相似度以及所述軌跡重合度得到待融合軌跡；

對所述待融合軌跡進行融合。

可選地，所述不同來源的時空軌跡包括人像軌跡、通信端軌跡。

可選地，所述獲取不同來源的時空軌跡間的軌跡相似度，包括：

按時間間隔對每個所述時空軌跡進行切分，得到多條子軌跡；

將所述多條子軌跡柵格化；

對柵格化后的多條子軌跡進行聚類，得到聚類子軌跡；

獲取同一時間間隔內有交集的聚類子軌跡間的相似度；

對不同時間間隔內的多條聚類子軌跡間的相似度進行累加，得到時空軌跡間的相似度。

可選地，使用墨卡托投影將多條子軌跡柵格化。

可選地，基于改進后的LCSS++算法計算同一時間間隔內有交集的聚類子軌跡間的LCSS++距離，以得到聚類子軌跡間的相似度。

可選地，通過通信端的唯一標識符確定所述通信端軌跡。

可選地，基于通信端的種類以及通信端區獲取的數據對所述通信端的唯一標識符進行第一次去噪。

可選地，通過擴展卡爾曼濾波器對第一次去噪后的唯一標識符進行第二次去噪。

可選地，根據以下公式計算所述軌跡重合度：

其中，C_SCORE表示軌跡重合度，LCSS_SIMILARITY表示時空軌跡間的軌跡相似度，LEN表示不同時空軌跡的軌跡長度。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種多維時空軌跡融合裝置，包括：

相似度獲取模塊，用于獲取不同來源的時空軌跡間的軌跡相似度；

軌跡重合度計算模塊，用于基于所述軌跡相似度以及時空軌跡的軌跡長度得到軌跡重合度；

待融合軌跡確定模塊，用于基于所述軌跡相似度以及所述軌跡重合度得到待融合軌跡；

軌跡融合模塊，用于對所述待融合軌跡進行融合。

可選地，所述不同來源的時空軌跡包括人像軌跡、通信端軌跡。

可選地，所述相似度獲取模塊包括：

切分子模塊，用于按時間間隔對每個所述時空軌跡進行切分，得到多條子軌跡；