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申请/专利权人：南斗六星系统集成有限公司

摘要：一种基于LSTM自编码的车辆频繁轨迹识别方法及装置，方法包括：获得车辆的历史轨迹序列，将历史轨迹序列按照不同行程切割成多个子轨迹序列，对子轨迹序列通过进行规约处理，得到规约轨迹序列；基于LSTM自编码技术对所述规约轨迹序列进行训练，得到训练后的LSTM编码器与LSTM解码器，利用训练后的LSTM编码器与LSTM解码器将规约轨迹序列都输出到一个固定的维度空间表示，得到固定长度的子轨迹序列隐向量；对子轨迹序列隐向量进行聚类分析，子轨迹序列隐向量按相似度进行分组，得到不同的轨迹簇，对聚类得到簇进行筛选，将包含子轨迹序列隐向量个数超过预设数量的簇过滤出来，并取这些簇的均值向量，经LSTM解码器解码后的轨迹，即频繁轨迹。

主权项：1.一种基于LSTM自编码的车辆频繁轨迹识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获得每辆车辆的历史轨迹序列，对每辆车的历史轨迹序列按照不同行程进行切割，将一条历史轨迹序列分割成多个子轨迹序列并得到子轨迹序列集，每个子轨迹序列对应一个行程，对每个子轨迹序列通过预设规约策略进行规约处理，得到规约轨迹序列；步骤2，基于LSTM自编码技术对所述规约轨迹序列进行训练，得到训练后的LSTM编码器与LSTM解码器，利用训练后的LSTM编码器将所有车辆的规约轨迹序列都输出到一个固定的维度空间表示，得到固定长度的子轨迹序列隐向量；步骤3，对获得的所有固定长度的子轨迹序列隐向量进行聚类分析，将得到的固定长度的子轨迹序列隐向量按相似度进行分组，从而得到不同的轨迹簇，对聚类得到簇进行筛选，将包含子轨迹序列隐向量个数超过预设数量的簇过滤出来，并取这些簇的均值向量，经LSTM解码器解码后的轨迹，即频繁轨迹；其中，步骤1中，获得每辆车辆的历史轨迹序列具体为：令某车辆o的任意轨迹点为pi，则pi＝o,timestampi,latitudei,longitudei；其中timestampi表示车辆o的时间戳，latitudei和longitudei分别表示车辆o在对应时间戳timestampi的纬度和经度；将轨迹点按时序排序起来的点集就构成了一条历史轨迹序列TRo，TRo＝p1，p2，…，pm；其中p1，p2，…，pm分别为时间戳timestamp1，timestamp2，…，timestampm对应的轨迹点；对每辆车的历史轨迹序列按照不同行程进行切割，将一条历史轨迹序列分割成多个子轨迹序列并得到子轨迹序列集具体为：由于同一行程内的轨迹点的时间具有连续性，因此，基于历史轨迹序列中的相邻轨迹点的时间间隔是否大于预设时间间隔或子轨迹序列的轨迹点数据不超过最大允许数目，将历史轨迹序列分割成一段段子轨迹序列trip＝p1,p2,...，pk，即一段段行程序列，p1,p2,...，pk表示对应行程从开始到结束的所有轨迹点，其中p1表示对应行程的第一个轨迹点，pk表示对应行程的最后一个轨迹点，基于每一个子轨迹序列，获得子轨迹序列集Ψ＝trip1，trip2，…，tripn，其中trip1，trip2，…，tripn分别为对历史轨迹序列进行分割得到的各子轨迹序列，trip1表示该历史轨迹序列对应的第一个子轨迹序列，即第一个行程，tripn表示该历史轨迹序列对应的最后一个子轨迹序列，即最后一个行程；其中，对每个子轨迹序列进行规约处理，得到规约轨迹序列具体为：对各子轨迹序列进行预处理：基于纬度和经度坐标分别不超过[-90,90]和[-180,180]范围，过滤掉超出这个范围的轨迹点，并按照预设的轨迹长度阈值，过滤掉低于轨迹长度阈值的子轨迹序列；对基于预处理得到的各子轨迹序列，按照不同行程并以时间戳进行排序，并应用一个时间窗口对各子轨迹序列进行规约，将子轨迹序列的各轨迹点划分到不同的时间窗口，将各时间窗口的轨迹点通过预设规约策略减少为单个值，从而得到优化后的子轨迹序列，即规约轨迹序列。

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