申请/专利权人：江苏城乡空间规划设计研究院有限责任公司

申请日：2022-06-06

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114925056B

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/26;G06F18/15;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.06#实质审查的生效;2022.08.19#公开

摘要：本发明涉及一种聚类算法领域，尤其为一种基于空间约束聚类的交通可视化方法及系统，包括如下步骤：收集交通数据信息；对收集到的交通数据信息进行数据清洗，以保障数据的一致性；对清洗后的数据进行处理，便于数据可视化；对处理后的数据进行可视化操作。本发明提供的基于空间约束聚类的交通可视化方法及系统，相比传统分析交通数据的方式，使用可视化技术可以帮助人们有效地理解移动车辆的行为，发现交通在时空上的模式，从而为交通优化等提供决策信息；将可视化技术与聚类方法相结合，可以支持用户探索交通数据中实体的移动。

主权项：1.一种基于空间约束聚类的交通可视化系统，其特征在于：包括：数据采集模块110：用于收集交通信息；数据清洗模块120：与数据收集模块（110）连接，用于对数据的审查、校验，删除重复数据、错误数据与残缺数据，并纠正存在的问题，以保障数据的一致性；数据处理模块130：与数据清洗模块（120）连接，用于对清洗后的交通数据进行处理，便于数据的可视化；数据可视化模块140：与数据处理模块（130）连接，用于将交通数据可视化；所述数据采集模块（110）分为线上采集模块（111）和线下采集模块（112），所述线上采集模块（111）通过互联网采集交通信息，所述线下采集模块（112）通过实地考察采集交通信息；所述数据处理模块（130）采用空间约束聚类的方法实现，所述空间约束聚类通过将空间数据集中的对象划分成具有一定意义的空间簇，从而发现数据集的整体空间分布模式，根据空间实体的联系和区别，对空间实体进行归类和区分；所述空间聚类方法采用算法与算法结合的方式实现；所述算法如下：S1.1、在数据集中随机选择点；S1.2、按照参数和设置条件,检索从开始的所有密度可达点；S1.3、如果为核心对象，创建一个簇；S1.4、如果为边界点，从开始没有任何密度可达的点，则将访问数据集中下一个点；S1.5、持续过程S1.2-S1.4，直到数据集中所有点遍历完成密度计算；所述算法如下：S2.1、选择个点作为质心；S2.2、将每个点指派到最近的质心，形成个簇；S2.3、重新计算每个簇的质心；S2.4、簇不发生变化或达到最大迭代次数；所述算法与算法结合使用是通过将图像转换到颜色空间，将人工设定的个种子点均匀分布于整张图像之上，的取值范围为，其中为图像中像素点的数目，相邻种子点的间距近似为，为人为设定的像素块的数目,利用欧式距离公式使像素点所受种子点的约束随着与种子点之间的距离而发生变化，遍历所有种子，通过算法更新种子点来获得聚类效果；所述欧式距离算法如下： 式中，,,代表像素点的颜色特征；，，代表的是标记点C的颜色特征，,,代表的是像素点的颜色特征，，代表的是像素点的空间特征，，，代表的是种子点的空间特征，为空间参数，用于调节空间约束的强度；为种子约束参数，用于调节像素点所受种子点约束的强度，是像素点与标记点C的色彩距离，是像素点与种子点的色彩距离，是像素点与种子点的空间上的距离，是在加入了空间约束后像素点到标记点与到种子点的组合距离。

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