基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法及系统与流程

1.本发明涉及定位技术领域，具体涉及一种基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法及系统。


背景技术：

2.手机信令具有样本数据量大、覆盖范围广、实时更新快等独有的突出优势，成为了信息时代背景下城市居民活动、城市规划建设研究的新一代主力。但同时，手机信令也存在采样频率不均、定位精度低、基站信号不稳定等缺点，导致从手机信令中提取的数据精度较低，尤其是在小尺度范围中误差较大。
3.因此本专利提出一种基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方案以提高识别效率和精度。


技术实现要素：

4.为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法及系统。
5.为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法，包括以下步骤：
6.获取各基站小区的手机信令数据并进行预处理；
7.对同一手机用户发生事件的时空点位进行点位补充，得到用户出行轨迹点；
8.将用户出行轨迹点进行时空序列排序，并进行时空特征聚类分析，得到若干个具有中心聚类特征的聚类点集；
9.对每一个聚类点集分别按照时间序列排序，筛选出振荡时间不大于振荡时间阈值的点位，得到疑似振荡点集；
10.在疑似振荡点集中筛选出振荡距离大于振荡距离阈值的点位，得到振荡点集；
11.统计各振荡点集中点位的总持续时长，若该总持续时长大于停留时间阈值，则该总持续时长对应的振荡点集被判定为有效驻点；
12.对同一手机用户的所有有效驻点进行时间、距离和速度的判断，得到停留驻点和途经驻点。
13.该方法通过对时空点位进行点位补充、振荡点集的再次确定、有效驻点的有效判断，提高了出行定位的精度，减小了多驻点引起的误差。
14.该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：对手机信令数据的预处理包括：对乒乓数据识别、漂移数据识别、相同位置数据识别和同时间不同位置数据识别，然后将同一手机用户发生事件的位置进行时空排序并读取。对乒乓数据、漂移数据、相同位置数据和同时间不同位置数据的识别减小了无效数据的计算，同时也减小了相同数据的反复运算，提高了运算效率。解决了在识别手机用户出行驻点过程中基站点位因来回切换而被识别为多个驻点的问题。
15.该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：对同一手机用户发生事件的时空点位进行点位补充的步骤为：
16.设某一时刻用户的位置时空三维坐标为(lon,lat,t)，lon,lat,t表示经度、纬度、时间，若连续两相邻时间点坐标为(lon1,lat1,t1)和(lon2,lat2,t2)，则时间区间[t1,t2]间时刻tn的(lonn,latn)为：
[0017]
设t1与tn的时间差为等时距间隔阈值t
in
，若时间区间[t1,t2]的时间差t
12
≥等时距间隔阈值t
in
，则进行计算补点，将t1 t
in
时间点作为时刻tn，根据求出tn时刻的经纬度坐标，完成t1 t
in
时间点的补点，继续求tn与t2的时间差，若其大于等时距间隔阈值t
in
，则如以上方法进行补点，若其小于等时距阈值t
in
，则跳转至时间区间[t2,t3]；若时间区间[t1,t2]的时间差t
12
《等时距间隔阈值t
in
，则继续跳转至时间区间[t2,t3]，直到[t
n-1
,tn]。
[0018]
通过等时距补点能更好的对时空点位进行点位补充，且计算速度快。
[0019]
该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：所述聚类点集的获取步骤为：
[0020]
对用户出行轨迹点进行时空序列排序后，基于其时空特征将具有中心聚类特征的点位进行聚类，得到聚类点集。
[0021]
该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：疑似振荡点集的筛选步骤为：
[0022]
分别将聚类点集中每个聚类中的聚类点位按照时间序列排序，统计每个聚类中与最后一个聚类点位之间的时间差在振荡时间阈值内的聚类点位，得到对应聚类的疑似振荡点集。
[0023]
该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：振荡点集的获取步骤为：统计疑似振荡点集中与其他点位的距离平均值大于振荡距离阈值的点位,得到该疑似振荡点集对应的振荡点集。
[0024]
该基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的优选方案：对被判定为有效驻点的振荡点集进行有效驻点坐标标记：
[0025]
有效驻点坐标为对应振荡点集中所有点位的经纬度平均值。
[0026]
对同一手机用户的所有有效驻点根据对其时间序列点位进行时间、距离和速度的判断，并通过其时空间出行特征，完成对停留驻点及途径驻点的判定。
[0027]
停留驻点判定：若相邻两个有效驻点间距离大于设定距离阈值，其时间差大于停留时间阈值，同时通过两个有效驻点间的时间与距离得到的速度在普通交通工具基本速度范围内；
[0028]
途径驻点判定：若相邻两个驻点间距离大于设定距离阈值的同时，其时间差小于停留时间阈值，同时通过两个有效驻点间的时间与距离得到的速度在普通交通工具基本速度范围内。
[0029]
本发明还提出了一种个体出行链信息精细化提取系统，包括处理单元、存储单元以及获取各基站小区的手机信令数据的数据采集单元；
[0030]
所述数据采集单元向所述处理单元发送各基站小区的手机信令数据，所述处理单元和存储单元相互通信，所述存储单元用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理单元根据所述各基站小区的手机信令数据执行如上述的基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法对应操作。该个体出行链信息精细化提取系统具备上述基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法的所有优点。
[0031]
本发明的有益效果是：
[0032]
1、本技术通过等时距补点与振荡点集判别的方法，解决了出行起终点精度低的问题，提高了出行定位的精度，减弱了多驻点引起的误差，且计算速度快。
[0033]
2、由于手机信令通信信号受建筑物、地形、基站点位的影响而存在不稳定的情况，因此在基站点位较稀疏的位置其点位会在附近基站间来回切换。本技术中对乒乓数据、漂移数据、同时间不同位置的数据识别解决了在识别手机用户出行驻点过程中基站点位因来回切换而被识别为多个驻点的问题。
[0034]
3、由于同一手机用户发生事件的时间间隔是不均衡的，其出行驻点的时间权重可能受到影响。本技术提出的方法通过等时矩补点算法对出行点位进行时空补点，对出行时间范围内的出行点位进行了精确补全，解决了各点位间时间权重的平衡问题。
[0035]
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0036]
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0037]
图1是本发明的流程示意图；
[0038]
图2是等时距补点前后对比的示意图；
[0039]
图3是精细化提取后的点位示意图。
具体实施方式
[0040]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0041]
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0042]
如图1至图3所示，本发明提供了一种基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法，包括以下步骤：
[0043]
获取各基站小区的手机信令数据并进行预处理。这里对手机信令数据的预处理包括：乒乓数据识别、漂移数据识别、相同位置数据识别和同时间不同位置数据识别。
[0044]
其中，乒乓数据：乒乓数据的特点是第i条记录的经纬度与第i 1条记录的经纬度不同，但与第i 2条记录的经纬度又相同。此外，乒乓数据的切换通常在短时间内完成。因
此，在判别乒乓数据的过程中，若第i条记录与第i 1条记录相隔短时间范围内，且第i条记录与第i 2条记录相同时则识别该段数据为乒乓数据。
[0045]
漂移数据：漂移数据的特点是用户的位置记录在短时间内发生长远距离的位移，如当用户在短时间内从邻近基站切换至较远基站，但一段时间后又切回邻近基站时，则判定为漂移数据。
[0046]
相同位置数据：相同位置数据是指当用户在一段时间内未发生位移或处于同一位置时，信令系统会记录多条相同经纬度信息的记录。
[0047]
同时间不同位置数据：指同一用户同一时刻多个不同位置点的数据。
[0048]
识别完后将同一手机用户发生事件的位置进行时空排序并读取。
[0049]
由于同一手机用户发生事件的时间间隔不均衡，从而导致事件点位的事件权重不均匀。因此需对同一手机用户发生事件的时空点位进行点位补充，得到用户出行轨迹点。
[0050]
本实施例中，对同一手机用户发生事件的时空点位进行点位补充的步骤为：
[0051]
设某一时刻用户的位置时空三维坐标为(lon,lat,t)，lon,lat,t分别表示经度、纬度、时间，若连续两相邻时间点坐标为(lon1,lat1,t1)和(lon2,lat2,t2)，则时间区间[t1,t2]间时刻tn的(lonn,latn)为：设t1与tn的时间差为等时距间隔阈值t
in
，若时间区间[t1,t2]的时间差t
12
≥等时距间隔阈值t
in
，进行计算补点，将t1 t
in
时间点作为时刻tn，根据求出tn时刻的经纬度坐标，完成t1 t
in
时间点的补点，继续求tn与t2的时间差，若其大于等时距间隔阈值t
in
，则将tn t
in
时间点作为新的时刻tn根据以上方法进行补点，若小于等时距阈值，则跳转至时间区间[t2,t3]。若时间区间[t1,t2]的时间差t
12
《等时距间隔阈值t
in
，则继续跳转至时间区间[t2,t3]，以此类推，直到完成时间区间[t
n-1
,tn]的点位补充，如图2所示。
[0052]
将时空点位补充以后的用户出行轨迹点进行时空序列排序，并进行时空特征聚类分析，得到若干个具有中心聚类特征的聚类点集。
[0053]
本实施例中，该步骤具体操作如下：对用户出行轨迹点进行时空序列排序后，基于其时空特征将具有明显中心聚类特征的点位(通过现有技术判断)进行聚类。设该手机用户的聚类点集为c＝{c1,c2,c3,
…ci
…
,cn}，其中，n为聚类个数，ci＝{p
i1
,p
i2
,
…
,p
im
}，p
im
为c1聚类中第m个的聚类点位。
[0054]
然后对聚类点集分别按照时间序列排序，筛选出振荡时间不大于振荡时间阈值的点位，得到疑似振荡点集。
[0055]
本实施例中，该步骤具体操作如下：将聚类点集c中ci聚类中的聚类点位按照时间序列排序，设置振荡时间阈值t
p
，若在ci中，第一个聚类点位p
i1
与最后一个聚类点位p
im
间的时间差t
i1
不大于振荡时间阈值t
p
，则标记该聚类点位p
i1
为振荡驻点，若时间差t
i1
大于振荡时间阈值t
p
，则不标记该聚类点位p
i1
为振荡驻点；继续搜寻ci聚类中第二个聚类点位p
i2
和最后一个聚类点位p
im
的时间差t
i2
，并判断该时间差是否在振荡时间阈值t
p
内，如在，则将该聚类点位聚类点位p
i2
纳入疑似振荡点集中，以相同方法遍历ci聚类中所有聚类点位，得到ci聚类的疑似振荡点集fi＝{p
ii
,p
ij
,
…
,p
ik
},其中i,j,k∈正整数且i≠j≠k。
[0056]
疑似振荡点集确定后，在疑似振荡点集中筛选出振荡距离大于振荡距离阈值的点
位，得到振荡点集。
[0057]
本实施例中，该步骤具体操作如下：设置振荡距离阈值d
p
，由于疑似振荡点集fi中筛选出的点位为ci中的点位，因此疑似振荡点集fi中各点位间的距离应满足小于振荡距离阈值d
p
。若疑似振荡点集fi中的点位p
ii
与该疑似振荡点集fi中其他点位的距离平均值di大于振荡距离阈值d
p
,则保留p
ii
点位，并继续搜寻第二个点位p
ij
与其他点位的距离平均值，判断该距离平均值是否大于振荡距离阈值d
p
，如是，则保留第二个点位p
ij
，如不是，则舍弃该第二个点位p
ij
，以相同方法遍历疑似振荡点集fi中所有点位，将大于振荡距离阈值d
p
的点位筛选最终的振荡点集f
i*
。
[0058]
定义：将振荡点集f
i*
中的点位按照时间序列排序，第一个点位与最后一个点位的时间差为该振荡点集f
i*
中点位的总持续时长。统计各振荡点集中点位的总持续时长，若某振荡点集f
i*
中点位的总持续时长大于停留时间阈值，则该振荡点集f
i*
被判定为一个有效驻点。
[0059]
筛选出满足条件的振荡点集，设满足条件的振荡点集f
i*
有n个点位，则该振荡点集f
i*
的有效驻点的坐标标记为：
[0060]
d(f
i*
)指振荡点集f
i*
的有效驻点的经纬度坐标，pf表示振荡点集f
i*
中第f个点位(即其经纬度坐标)，例如，当f为1，即pf为振荡点集f
i*
中第一个点位，n为振荡点集中的点位总数。公式右边是指对振荡点集中n个点位的经纬度的进行平均值求解。
[0061]
对同一手机用户的所有有效驻点进行时间、距离和速度的判断，得到停留驻点和途经驻点。
[0062]
具体地，对同一手机用户的所有有效驻点根据对其时间序列点位进行时间、距离和速度的判断，并通过其时空间出行特征，完成对停留驻点及途径驻点的判定。
[0063]
停留驻点判定：若相邻两个有效驻点间距离大于设定距离阈值，其时间差大于停留时间阈值，同时通过两个有效驻点间的时间与距离得到的速度在普通交通工具基本速度范围内。
[0064]
途径驻点判定：若相邻两个驻点间距离大于设定距离阈值的同时，其时间差小于停留时间阈值，且两点间的速度也应满足条件(通过两个有效驻点间的时间与距离得到的速度在普通交通工具基本速度范围内)。
[0065]
本发明还提出了一种个体出行链信息精细化提取系统的实施例。该系统包括处理单元、存储单元以及获取各基站小区的手机信令数据的数据采集单元。
[0066]
所述数据采集单元向所述处理单元发送各基站小区的手机信令数据，所述处理单元和存储单元相互通信，所述存储单元用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理单元根据所述各基站小区的手机信令数据执行如上述的基于手机信令的个体出行链信息精细化提取方法对应操作。
[0067]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何
的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0068]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。