基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法

摘要：

随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录相应轨迹特征点,从而实现车辆轨迹的实时在线压缩.?将本文算法与基于特征点提取的轨迹压缩的代表性算法进行对比实验,结果表明:本文算法在压缩精度上稍弱于代表性算法,与在线NOPW?(normal?opening?window)算法相比,时空距离偏差平均比其多0.4?m,空间距离偏差平均比其多0.6?m;本文算法可在当前秒获得特征点,比DP?(douglas-peucker)算法减少约30％的计算耗时,减少了网络传输数据量;只在关键特征点处请求定位采样,压缩结果能一定程度地适应路况变化,减少了对手机存储空间的占用,并有助于降低手机耗电量.

关键词：轨迹压缩;手机传感器;运动行为模式;轨迹特征点

所属期刊栏目：57

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;河南省自然资源厅科技项目

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10