目标同轨迹的识别方法、识别系统、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及地图轨迹数据匹配技术领域，具体涉及一种目标同轨迹的识别方法，一种目标同轨迹的识别系统，一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在数据分析中常常会遇到需要计算两个人或物体是否在同一路线轨迹的情况，比如公交或地铁上一个车厢的人的运动轨迹，从而根据这类同轨迹的人群判别语音及数据业务问题在同一时空交集中是否具有普遍性。
3.但由于物体或人的轨迹存在很大的不确定性，常常包含各种运动模式和静止场景，使得同轨迹的判断十分复杂，包含大量的无效的坐标点，而复杂的运动轨迹也导致同轨迹运算非常复杂，
4.计算过程繁琐，计算量大，并且准确性也较差。


技术实现要素：

5.为了至少解决现有技术中存在的同轨迹判断复杂，计算量大及准确性差的技术问题，本公开提供一种目标同轨迹的识别方法、
6.目标同轨迹的识别系统、电子设备及计算机可读存储介质，可以简化计算量，并增加同轨迹判断的准确性。
7.第一方面，本公开提供一种目标同轨迹的识别方法，所述方
8.法包括：
9.获取目标的经纬度坐标点的集合；
10.判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；
11.确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；
12.将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；
13.将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。
14.进一步的，所述获取目标的经纬度坐标点的集合包括：
15.获取目标在预设时间段所在小区的经纬度信息；
16.根据所述经纬度信息生成目标的经纬度坐标点的集合。
17.进一步的，所述判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准包括：
18.获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；
19.获取通过所述最长距离对应的坐标点之间的最小时间；
20.根据所述最长距离和最小时间计算目标的速率；
21.判断所述最长距离是否大于或等于第一距离阈值，并且目标的速率是否大于或等于速度阈值，若都满足，则判定目标的经纬度坐标点的集合符合运动性的标准。
22.进一步的，所述获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离包括：
23.通过以下公式(1)计算目标的经纬度坐标点的集合中任意两个坐标点的距离；
[0024][0025]
其中，w为纬度，j为经度，r为地球半径，l为目标a第i个坐标点和第j坐标点之间的距离，jai，jaj，wai，waj为目标a第i个坐标点和第j坐标点所在小区ecgi的经纬度；
[0026]
将任意两个坐标点的距离中的最大值，作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；
[0027]
或者，
[0028]
计算目标的经纬度坐标点的集合中经度最小的坐标点和经度最大的坐标点之间的距离l1；以及，
[0029]
计算目标的经纬度坐标点的集合中纬度最小的坐标点和纬度最大的坐标点之间的距离l2，
[0030]
将l1和l2中的较大值作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离。
[0031]
进一步的，所述确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点包括：
[0032]
s1、对集合中的坐标点按时间排序，并将排序后的第一个坐标点(x1，y1)将作为第一个有效坐标点；
[0033]
s2、对后续按时间顺序增加的集合中的坐标点进行判断，对于新增的坐标点(xi+1，yi+1)，计算其与前一个有效坐标点的距离dii+1；
[0034]
并通过以下公式(2)对所有已求得的有效坐标点之间的距离及dii+1求方差s；
[0035][0036]
其中，为所有已求得的有效坐标点之间的距离d12、d23
……
di-1i及dii+1的平均值；
[0037]
s3、判断新增加的坐标点是否满足且s≤s，若满足则将该坐标点作为无效坐标点，否则将该坐标点作为有效坐标点，其中d和s分别为根据基站距离预先设定的第二距离阈值和方差阈值；
[0038]
s4、再次增加一个坐标点，重复上述s2至s3的操作，直至遍历该目标经纬度坐标点的集合中的所有坐标点。
[0039]
进一步的，所述对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合包括：
[0040]
利用多项式函数拟合有效坐标列表中的数据，并通过建立损失函数和加入正则项得到最佳的拟合函数；
[0041]
通过最佳的拟合函数进行曲线拟合得到目标的轨迹曲线。
[0042]
进一步的，所述将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致，包括：
[0043]
将目标a的轨迹曲线表示为：
[0044][0045]
将目标b的轨迹曲线表示为：
[0046][0047]
判断目标a和目标b的轨迹曲线是否满足以下公式(3)，
[0048][0049]
其中，αi取第一预设系数，i＝0，1，
…
m；
[0050]
若满足，则认为目标a和目标b的轨迹一致，若不满足，则认为目标a和目标b的轨迹不一致。
[0051]
第二方面，本公开提供一种目标同轨迹的识别系统，所述系统包括：
[0052]
获取模块，其设置为获取目标的经纬度坐标点的集合；
[0053]
判断模块，其设置为判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；
[0054]
确定模块，其设置为确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；
[0055]
曲线拟合模块，其设置为将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；
[0056]
所述判断模块还设置为将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。
[0057]
第三方面，本公开提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的目标同轨迹的识别方法。
[0058]
第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的目标同轨迹的识别方法。
[0059]
有益效果：
[0060]
本公开提供的目标同轨迹的识别方法、目标同轨迹的识别系统、电子设备及存储介质，能够将坐标点进行筛选，找出轨迹呈现显著的坐标点，然后再进行曲线拟合和曲线比对，可以简化计算量，并增加轨迹曲线拟合的准确性。
附图说明
[0061]
图1为本公开实施例一提供的一种目标同轨迹的识别方法的流程示意图；
[0062]
图2为本公开实施例二提供的一种目标同轨迹的识别系统的架构图；
[0063]
图3为本公开实施例三提供的一种电子设备的架构图。
具体实施方式
[0064]
为使本领域技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图和实施例对本公开作进一步详细描述。应当理解的是，此处描述的具体实施例和附图仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
[0065]
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0066]
其中，在本公开实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
[0067]
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
[0068]
下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决现有技术中存在的上述技术问题进行详细说明。可以理解的，本技术实施例中，执行主体可以执行本技术实施例中的部分或全部步骤，这些步骤或操作仅是示例，本技术实施例还可以执行其它操作或者各种操作的变形。此外，各个步骤可以按照本技术实施例呈现的不同的顺序来执行，并且有可能并非要执行本技术实施例中的全部操作。并且，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
[0069]
图1为本公开实施例一提供的一种目标同轨迹的识别方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：
[0070]
步骤s101：获取目标的经纬度坐标点的集合；
[0071]
本公开实施例主要是为了判断多个目标是否具有相同的轨迹，从而判别语音及数据业务问题在同一时空交集中是否具有普遍性，当然，本公开对于目标的数量并不做限制，也可以单纯确定两个目标的轨迹是否相同。为此，通过将用户经过小区的经纬度信息作为坐标，然后判断该点是否符合运动性的标准，对坐标点进行筛选，找出轨迹呈现显著的坐标点，然后再进行曲线拟合，并且与其他用户的曲线通过轨迹曲线一致性算法进行曲线对比，判断两个轨迹是否一致。以用户a和用户b为例，用户a与用户b进行轨迹判断主要是通过用户所在小区的经纬度信息，将a用户和b用户的经纬度信息作为一个坐标，找出目标a用户在特定时间段中所有的经纬度点，拟合一条曲线，再将b用户的在该时间段中的所有经纬度点拟合曲线，将b用户的拟合曲线和a用户的拟合曲线进行比对，查看两条曲线是否重合，确定两者是否具有相同的轨迹。
[0072]
为此，首先需要获取目标在各个时间点的位置信息，具体可以通过获取目标的经纬度坐标点来对目标进行定位，由于用户在移动时，终端会和基站和小区进行交互，通过小区位置即可方便快捷的获取目标的位置。
[0073]
进一步的，所述获取目标的经纬度坐标点的集合包括：
[0074]
获取目标在预设时间段所在小区的经纬度信息；
[0075]
根据所述经纬度信息生成目标的经纬度坐标点的集合。
[0076]
通过选择用户在特定时间段(如上午6：00-9：00，下午5：00-9：00)经过的小区的经纬度信息，设为(xi，yi)，i＝1，2
…
n，x为经度，y为纬度；从而方便快捷生成目标的经纬度坐标点的集合。
[0077]
步骤s102：判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；
[0078]
本公开实施例是基于特定场景、特定数据，先筛选出符合条件可用于进行曲线拟合的用户的数据，由于需要对多个目标进行同轨迹判断，因此可以首先对目标进行筛选，确定目标是否符合运动性的标准。
[0079]
具体的，所述判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准包括：
[0080]
获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；
[0081]
获取通过所述最长距离对应的坐标点之间的最小时间；
[0082]
根据所述最长距离和最小时间计算目标的速率；
[0083]
判断所述最长距离是否大于或等于第一距离阈值，并且目标的速率是否大于或等于速度阈值，若都满足，则判定目标的经纬度坐标点的集合符合运动性的标准。
[0084]
由于轨迹的坐标点采用的用户所在小区的经纬度，具有一个较大的范围，与目标所在的实际位置具有一定的差异，因此本公开所计算的轨迹是针对具有一定速度运动中的物体或人。对于运动物体的判断是基于一段时间内物体或人运动的距离，即通过运动最长距离下的速率判断。若最大距离和目标的速率超过一定的值，即可判断目标符合运动性的标准。
[0085]
进一步的，所述获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离包括：
[0086]
通过以下公式(1)计算目标的经纬度坐标点的集合中任意两个坐标点的距离；
[0087][0088]
其中，w为纬度，j为经度，r为地球半径，l为目标a第i个坐标点和第j坐标点之间的距离，jai，jaj，wai，waj为目标a第i个坐标点和第j坐标点所在小区ecgi的经纬度；
[0089]
将任意两个坐标点的距离中的最大值，作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；
[0090]
或者，
[0091]
计算目标的经纬度坐标点的集合中经度最小的坐标点和经度最大的坐标点之间的距离l1；以及，
[0092]
计算目标的经纬度坐标点的集合中纬度最小的坐标点和纬度最大的坐标点之间的距离l2，
[0093]
将l1和l2中的较大值作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离。
[0094]
在找出坐标点之间的最长距离时，可以计算出用户经纬度集合中的所有坐标点之间的距离；从而获取最精确的最长距离。也可以为了简化计算，选择经度最小和经度最大的坐标点求距离l1，选择纬度最小和纬度最大的坐标点求距离l2，将l1和l2进行比对找出最
大的距离，比如l1》l2，选择l1，在用l1的距离除以通过该距离的最小时间(可能会返回)，计算出目标的速率v1，如果l1》l且v1》＝v(l为第一距离阈值，防止距离太小造成的计算偏差，结合站间距第一距离阈值可以取1km，v为每小时的经过的公里数，对于汽车地铁可取50km，对于高铁可取150km)。从而筛选出符合距离最大且v1》＝v的用户a。首先分析确定物体或人是否在运动及运动的速率，这样才能保证找出的轨迹的有效性；减少因为目标不符合运动性的标准而后续可能导致的无用计算。
[0095]
步骤s103：确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；
[0096]
目前计算轨迹主要通过曲线拟合的方式，如果轨迹中的坐标点过多，判断两个运动物体或人的轨迹是否一致计算将变的十分复杂，而且轨迹中会存在很多无效的坐标点，将影响轨迹判断的准确性，因此，通过对坐标点进行筛选，在拟合前先确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点。减少运算数据并提升计算的准确性。
[0097]
进一步的，所述确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点包括：
[0098]
s1、对集合中的坐标点按时间排序，并将排序后的第一个坐标点(x1，y1)将作为第一个有效坐标点；
[0099]
s2、对后续按时间顺序增加的集合中的坐标点进行判断，对于新增的坐标点(xi+1，yi+1)，计算其与前一个有效坐标点的距离dii+1；
[0100]
并通过以下公式(2)对所有已求得的有效坐标点之间的距离及dii+1求方差s；
[0101][0102]
其中，为所有已求得的有效坐标点之间的距离d12、d23
……
di-1i及dii+1的平均值；
[0103]
s3、判断新增加的坐标点是否满足且s≤s，若满足则将该坐标点作为无效坐标点，否则将该坐标点作为有效坐标点，其中d和s分别为根据基站距离预先设定的第二距离阈值和方差阈值；
[0104]
s4、再次增加一个坐标点，重复上述s2至s3的操作，直至遍历该目标经纬度坐标点的集合中的所有坐标点。
[0105]
为了挑选出目标移动不明显的坐标点，需要确定按时间顺序新增的坐标点是否具有明显的移动轨迹，为此需要计算两个坐标点之间的距离，计算两个坐标点(xi，yi)和(xj，yj)的距离值，可以通过如下公式计算如下：
[0106]
dij＝6371004*sqrt(power(cos(yi*pi()/180)*(xj*pi()/180-xi*pi()/180),2)+power((yj*pi()/180-yi*pi()/180),2))
[0107]
即在excel表中输入以上公式自动获取坐标点之间的距离。其中(xi，yi)，(xj，yj)是第i、第j个点的经纬度，dij为第i个点到第j个点的距离。若计算求得到且s≤s，即同时满足此两者的条件，就将该坐标点作为无效点，否则作为轨迹的有效点加入到计算轨迹曲线的坐标列表中。由于用户的位置实际是基站小区的位置，因此将第二距离阈值d值可设定为基站间距，方差阈值s可设定为d/2。
[0108]
步骤s104：将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标
列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；
[0109]
通过拟合轨迹曲线，判断两个轨迹是否一致
[0110]
利用多项式函数拟合数据点，多项式形式如下：
[0111][0112]
令
[0113][0114]
则多项式函数可以化为矩阵形式：
[0115]
y(x，w)＝xw
[0116]
为了评价拟合函数的优劣，需要建立损失函数，测量每个样本点目标值与预测值之间的误差，拟合的目标是让误差最小。为了取得误差函数的最小值，直接令函数的导数等于0，可以得到唯一解。此解称为解析解。误差函数为：
[0117][0118]
对其求导得：
[0119][0120]
由于加号左右两项互为转置，因此只需要一项为零，另一项也为零，所以：
[0121][0122]
w＝(x
t
x)-1
x
t
t
[0123]
为了解决过拟合问题，可以加入正则项：
[0124]
误差函数变成：
[0125][0126]
w＝(x
t
x+λe
m+1
)-1
x
t
t
[0127]
这里的m+1为w中元素的个数，主要是为了平衡高阶多项式项更多带来的影响。λ是正则系数，是一个超参数，需要设置一个较好的值才能得到较好的结果。这里取值为0.005。
[0128]
在求出w后，用户a的轨迹会形成一条曲线：
[0129][0130]
同理用户b的轨迹也可以形成一条曲线：
[0131][0132]
在进行多项式函数拟合时，可以通过现有的各个方法进行，未说明处可参考现有多项式函数曲线拟合方式。
[0133]
步骤s105：将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。
[0134]
通过多项式曲线拟合方法进行曲线拟合，最后通过对比两条曲线的参数确定曲线是否同轨迹。
[0135]
进一步的，所述对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合包括：
[0136]
利用多项式函数拟合有效坐标列表中的数据，并通过建立损失函数和加入正则项得到最佳的拟合函数；
[0137]
通过最佳的拟合函数进行曲线拟合得到目标的轨迹曲线。
[0138]
进一步的，所述将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致，包括：
[0139]
将目标a的轨迹曲线表示为：
[0140][0141]
将目标b的轨迹曲线表示为：
[0142][0143]
判断目标a和目标b的轨迹曲线是否满足以下公式(3)，
[0144][0145]
其中，αi取第一预设系数，i＝0，1，
…
m；
[0146]
若满足，则认为目标a和目标b的轨迹一致，若不满足，则认为目标a和目标b的轨迹不一致。
[0147]
第一预设系数可以根据对同轨迹的要求进行取值，如都取0.01，通过对比两条曲线的参数确定曲线是否同轨迹，使判断更加准确。在确认目标具有相同轨迹后，再进行后续处理。
[0148]
本公开实施例首先通过用户所在小区的经纬度信息来获取目标的经纬度坐标点的集合，并获取目标运动的最大距离和目标的速率通过判定目标运动性的算法确定目标是
否符合运动性规律，然后对运动轨迹中有效坐标点进行筛选，找出轨迹呈现显著的坐标点，减少坐标点，以减少计算量，并去除无效坐标点减少对轨迹曲线拟合的影响，提升同轨迹判断的准确性，再进行曲线拟合和曲线比对；从而简化计算量，增加轨迹曲线拟合的准确性。
[0149]
图2为本公开实施例二提供的一种目标同轨迹的识别系统的架构图，如图2所示，所述系统包括：
[0150]
获取模块11，其设置为获取目标的经纬度坐标点的集合；
[0151]
判断模块12，其设置为判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；
[0152]
确定模块13，其设置为确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；
[0153]
曲线拟合模块14，其设置为将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；
[0154]
所述判断模块12还设置为将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。
[0155]
进一步的，所述获取模块11具体设置为：
[0156]
获取目标在预设时间段所在小区的经纬度信息；
[0157]
根据所述经纬度信息生成目标的经纬度坐标点的集合。
[0158]
进一步的，所述判断模块12包括：
[0159]
获取单元，其设置为获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；以及，
[0160]
获取通过所述最长距离对应的坐标点之间的最小时间；
[0161]
计算单元，其设置为根据所述最长距离和最小时间计算目标的速率；
[0162]
判断单元，其设置为判断所述最长距离是否大于或等于第一距离阈值，并且目标的速率是否大于或等于速度阈值，若都满足，则判定目标的经纬度坐标点的集合符合运动性的标准。
[0163]
进一步的，所述获取单元具体设置为：
[0164]
通过以下公式(1)计算目标的经纬度坐标点的集合中任意两个坐标点的距离；
[0165][0166]
其中，w为纬度，j为经度，r为地球半径，l为目标a第i个坐标点和第j坐标点之间的距离，jai，jaj，wai，waj为目标a第i个坐标点和第j坐标点所在小区ecgi的经纬度；
[0167]
将任意两个坐标点的距离中的最大值，作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；
[0168]
或者，
[0169]
计算目标的经纬度坐标点的集合中经度最小的坐标点和经度最大的坐标点之间的距离l1；以及，
[0170]
计算目标的经纬度坐标点的集合中纬度最小的坐标点和纬度最大的坐标点之间的距离l2，
[0171]
将l1和l2中的较大值作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离。
[0172]
进一步的，所述确定模块13具体设置为：
[0173]
s1、对集合中的坐标点按时间排序，并将排序后的第一个坐标点(x1，y1)将作为第一个有效坐标点；
[0174]
s2、对后续按时间顺序增加的集合中的坐标点进行判断，对于新增的坐标点(xi+1，yi+1)，计算其与前一个有效坐标点的距离dii+1；
[0175]
并通过以下公式(2)对所有已求得的有效坐标点之间的距离及dii+1求方差s；
[0176][0177]
其中，为所有已求得的有效坐标点之间的距离d12、d23
……
di-1i及dii+1的平均值；
[0178]
s3、判断新增加的坐标点是否满足且s≤s，若满足则将该坐标点作为无效坐标点，否则将该坐标点作为有效坐标点，其中d和s分别为根据基站距离预先设定的第二距离阈值和方差阈值；
[0179]
s4、再次增加一个坐标点，重复上述s2至s3的操作，直至遍历该目标经纬度坐标点的集合中的所有坐标点。
[0180]
进一步的，所述曲线拟合模块14具体设置为：
[0181]
利用多项式函数拟合有效坐标列表中的数据，并通过建立损失函数和加入正则项得到最佳的拟合函数；
[0182]
通过最佳的拟合函数进行曲线拟合得到目标的轨迹曲线。
[0183]
进一步的，所述判断模块12具体还设置为：
[0184]
将目标a的轨迹曲线表示为：
[0185][0186]
将目标b的轨迹曲线表示为：
[0187][0188]
判断目标a和目标b的轨迹曲线是否满足以下公式(3)，
[0189][0190]
其中，αi取第一预设系数，i＝0，1，
…
m；
[0191]
若满足，则认为目标a和目标b的轨迹一致，若不满足，则认为目标a和目标b的轨迹不一致。
[0192]
本公开实施例能够对目标进行选择，并对目标的坐标点进行筛选，找出轨迹呈现显著的坐标点，然后再进行曲线拟合和曲线比对，可以简化计算量，并增加轨迹曲线拟合的准确性。
[0193]
本公开实施例的目标同轨迹的识别系统用于实施方法实施例一中的目标同轨迹的识别方法，所以描述的较为简单，具体可以参见前面方法实施例一中的相关描述，此处不再赘述。
[0194]
此外，如图3所示，本公开实施例三还提供一种电子设备，包括存储器100和处理器200，所述存储器100中存储有计算机程序，当所述处理器200运行所述存储器100存储的计算机程序时，所述处理器200执行上述各种可能的方法。
[0195]
其中，存储器100与处理器200连接，存储器100可采用闪存或只读存储器或其他存储器，处理器200可采用中央处理器或单片机。
[0196]
此外，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行上述各种可能的方法。
[0197]
该计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、计算机程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性或非易失性、可移除或不可移除的介质。计算机可读存储介质包括但不限于ram(random access memory，随机存取存储器)，rom(read-only memory，只读存储器)，eeprom(electrically erasable programmable read only memory，带电可擦可编程只读存储器)、闪存或其他存储器技术、cd-rom(compact disc read-only memory，光盘只读存储器)，数字多功能盘(dvd，digital video disc)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。
[0198]
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本公开的原理而采用的示例性实施方式，然而本公开并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本公开的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本公开的保护范围。

技术特征：
1.一种目标同轨迹的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标的经纬度坐标点的集合；判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标的经纬度坐标点的集合包括：获取目标在预设时间段所在小区的经纬度信息；根据所述经纬度信息生成目标的经纬度坐标点的集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准包括：获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；获取通过所述最长距离对应的坐标点之间的最小时间；根据所述最长距离和最小时间计算目标的速率；判断所述最长距离是否大于或等于第一距离阈值，并且目标的速率是否大于或等于速度阈值，若都满足，则判定目标的经纬度坐标点的集合符合运动性的标准。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离包括：通过以下公式(1)计算目标的经纬度坐标点的集合中任意两个坐标点的距离；其中，w为纬度，j为经度，r为地球半径，l为目标a第i个坐标点和第j坐标点之间的距离，jai，jaj，wai，waj为目标a第i个坐标点和第j坐标点所在小区ecgi的经纬度；将任意两个坐标点的距离中的最大值，作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离；或者，计算目标的经纬度坐标点的集合中经度最小的坐标点和经度最大的坐标点之间的距离l1；以及，计算目标的经纬度坐标点的集合中纬度最小的坐标点和纬度最大的坐标点之间的距离l2，将l1和l2中的较大值作为目标的经纬度坐标点的集合中所有坐标点之间的最长距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点包括：s1、对集合中的坐标点按时间排序，并将排序后的第一个坐标点(x1，y1)将作为第一个有效坐标点；s2、对后续按时间顺序增加的集合中的坐标点进行判断，对于新增的坐标点(xi+1，yi+
1)，计算其与前一个有效坐标点的距离dii+1；并通过以下公式(2)对所有已求得的有效坐标点之间的距离及dii+1求方差s；其中，为所有已求得的有效坐标点之间的距离d12、d23
……
di-1i及dii+1的平均值；s3、判断新增加的坐标点是否满足且s≤s，若满足则将该坐标点作为无效坐标点，否则将该坐标点作为有效坐标点，其中d和s分别为根据基站距离预先设定的第二距离阈值和方差阈值；s4、再次增加一个坐标点，重复上述s2至s3的操作，直至遍历该目标经纬度坐标点的集合中的所有坐标点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合包括：利用多项式函数拟合有效坐标列表中的数据，并通过建立损失函数和加入正则项得到最佳的拟合函数；通过最佳的拟合函数进行曲线拟合得到目标的轨迹曲线。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致，包括：将目标a的轨迹曲线表示为：将目标b的轨迹曲线表示为：判断目标a和目标b的轨迹曲线是否满足以下公式(3)，其中，α
i
取第一预设系数，i＝0，1，
…
m；若满足，则认为目标a和目标b的轨迹一致，若不满足，则认为目标a和目标b的轨迹不一致。8.一种目标同轨迹的识别系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块，其设置为获取目标的经纬度坐标点的集合；
判断模块，其设置为判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；确定模块，其设置为确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；曲线拟合模块，其设置为将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；所述判断模块还设置为将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的目标同轨迹的识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的目标同轨迹的识别方法。

技术总结
本公开提供一种目标同轨迹的识别方法、系统、电子设备及存储介质，以解决同轨迹判断复杂，计算量大及准确性差的技术问题，所述方法包括：获取目标的经纬度坐标点的集合；判断目标的经纬度坐标点的集合是否符合运动性的标准；确定目标的经纬度坐标点的集合中的有效坐标点；将有效坐标点加入到计算轨迹曲线的有效坐标列表中，并对有效坐标列表中的数据进行曲线拟合，得到目标的轨迹曲线；将该目标的轨迹曲线与其他目标的轨迹曲线进行曲线对比，判断两个目标的轨迹是否一致。本公开可以简化计算量，并增加同轨迹判断的准确性。并增加同轨迹判断的准确性。并增加同轨迹判断的准确性。


技术研发人员：李京辉 郭省力 李德屹
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：2023.06.02
技术公布日：2023/9/5