申请/专利权人：北京市计量检测科学研究院

申请日：2024-04-02

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN117975178B

主分类号：G06V10/77

分类号：G06V10/77;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0442;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于大数据分析的出租车轨迹数据分析方法，涉及大数据分析技术领域，包括收集出租车的轨迹数据，并将轨迹点映射到二维平面上，形成轨迹图像；应用改进的卷积网络处理轨迹图像，提取轨迹的空间特征，并基于LSTM网络提取轨迹的时间特征；融合所述空间特征和所述时间特征，并建立目的地预测模型；对训练完成的目的地预测模型进行评估和优化，并基于优化后的目的地预测模型对出租车的目的地进行预测。本发明通过准确预测出租车的目的地，能够帮助出租车公司和司机更有效地进行车辆调度，降低空驶率，有助于实时调整交通信号灯、规划绕行路线，以及在需要时调整交通管制措施，从而有效缓解交通拥堵。

主权项：1.一种基于大数据分析的出租车轨迹数据分析方法，其特征在于：包括：收集出租车的轨迹数据，并将轨迹点映射到二维平面上，形成轨迹图像；应用改进的卷积网络处理轨迹图像，提取轨迹的空间特征，并基于LSTM网络提取轨迹的时间特征；融合所述空间特征和所述时间特征，并建立目的地预测模型；对训练完成的目的地预测模型进行评估和优化，并基于优化后的目的地预测模型对出租车的目的地进行预测；将轨迹点映射到二维平面上形成轨迹图像包括如下步骤，将所有轨迹点的经纬度坐标转换为统一的坐标系统并进行标准化处理；将城市划分为等大小的网格单元；对于每个轨迹点，根据其经纬度坐标确定其所属的网格单元；对每个网格单元，计算其中包含的轨迹点数量，并转换为该网格单元在轨迹图像上的像素值，公式如下， 式中，Ix,y是轨迹图像上点x,y的像素值，Ti是第i个轨迹点，Cellx,y表示点x,y所在的网格单元，δ是指示函数，当轨迹点Ti在单元Cellx,y内时取值为1，否则为0，N是轨迹点的总数；对所有网格单元的像素值进行归一化处理，使得像素值分布在预定的范围内；根据每个网格单元的像素值，生成轨迹图像；所述提取轨迹的空间特征包括如下步骤，配置多个卷积层，每层使用不同大小的卷积核来提取图像的不同尺度特征；对于每个卷积层，应用卷积操作以提取图像特征，卷积操作的公式为， 式中，是第l层的特征图在位置i,j的特征值，是第l层卷积核的权重，是第l-1层特征图在位置i+m,j+n的值，σ表示激活函数，是偏置项，a和b分别代表卷积核在垂直方向和水平方向的半径范围；对于卷积层的输出的图像特征，进行全局平均池化和全局最大池化操作，分别得到全局平均池化特征图和最大池化特征图；将全局平均池化特征图和最大池化特征图通过一个1×1卷积层进行处理，然后应用sigmoid激活函数生成注意力图，表示为， 式中，Ax,y是生成的注意力图，σ表示激活函数，Wa和ba分别是卷积层的权重和偏置项，GAPI是全局平均池化特征图，GMPI是最大池化特征图；将注意力图与原始的卷积层输出特征图进行逐元素乘法操作表示为， 式中，Fattx,y是加权后的特征图，Fx,y是原始的卷积层输出特征图；将加权后的特征图转换为固定长度的特征向量，形成轨迹的空间特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京市计量检测科学研究院 一种基于大数据分析的出租车轨迹数据分析方法

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