CN113886390B 轨迹数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 （京东城市(北京)数字科技有限公司）

司地址100086北京市海淀区知春路76号(写信息中确定出与参考索引信息匹配的候选索引由于是根据索引类型来索引相匹配的目标数据2从所述多个候选索引信息中确定出与所述参考索引信息匹配的候选索引确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个时间分布特征，并确定与所述索引类型对应的组合特征，所述组合特征包括根据与所述组合特征对应的候选轨迹，和所述组合特征所对应候所述至少部分所述空间分布特征之间满足空间相似确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个轨迹终点时间，确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个边界矩形特征，将所述多个初始轨迹分别映射至道路网络地图中，以映射得到多个3式，和/或所述至少部分所述目标轨迹被用于分析第一主体和第二主体之间的空间关联关将所述查询请求转换为目标查询请求，所述目标查询请求根据所述多个类型，确定与其分别对应的所述多个数据源与键对应根据所述类型、所述数据源地址，以及所述映射关联关系生成支根据多个所述查询语句从相应所述多个数据源中查询得到所述多从所述目标查询请求中解析得到目标操作类型第一获取模块，用于获取参考索引信息，其中，所述参第二确定模块，用于从所述多个候选索引信息中确定出与所4第三确定模块，用于确定与所述多个候选轨迹分别对应的第二生成模块，用于根据与所述组合特征对应的候选轨迹，所述至少部分所述空间分布特征之间满足空间相似确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个轨迹终点时间，确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个边界矩形特征，将所述多个初始轨迹分别映射至道路网络地图中，以映射得到多个属主体的运动模式，和/或所述至少部分所述目标轨迹被用于分析第一主体和第二主体之将所述查询请求转换为目标查询请求，所述目标查询请求5根据所述多个类型，确定与其分别对应的所述多个数据源与键对应根据所述类型、所述数据源地址，以及所述映射关联关系生成支根据多个所述查询语句从相应所述多个数据源中查询得到所述多所述第一获取模块，还用于在所从所述目标查询请求中解析得到所述参考索引信息所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被67算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的轨迹数据处理方[0014]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得8公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同请求适配查询用户侧设备支持的初始查询语言，并将所述查询请求转换为目标查询请求，[0039]本公开实施例在获取参考索引信息之后，可以对参考索引信息进行解析分析处9[0046]举例而言，如图2所示，图2是本公开实施例中的索引类型的结构示意图，Time形(用虚线框表示)作为参考索引信息，与该参考索引信息对应的索引类型为空间索引类[0055]其中，目标数据表中的多个候选索引信息的范围通常大迹存储资源消耗和输入/输出(I/O)开销。定出与参考索引信息匹配的候选索引信息，并提取匹配的候选索引信息所对应的目标轨[0065]另一些实施例中，也可以确定参考索引信息与各个候选将最高相似度所属候选索引信息作为与参考索引信息匹配的候选索引信息，对此不做限者多个，不同目标轨迹可以属于相同或者不相同的移动物体(该移动物体即可以被称为主[0068]本公开实施例中，在根据参考索引信息从目标数据表中提取对应的目标轨迹之行StayPointDetection操作(驻留点检测)，其中2～3行是StayPointDetection操作公开实施例中的轨迹处理系统的架构示意图，包括多个数据源，多个数据源可以例如为[0074]基于上述图5所示的轨迹处理系统的架构示意，本公开实施例中还可以提供另一应用程序等对移动物体的运行动作探测得到的，例如，可以是对全球定位系统(Global以避免采集到的原始GPS日志数据的数据噪声和采样率等对轨迹处理的准确性和处理性能终点时间之间的时间段，空间分布特征用于表征候选轨迹在空间维度上的特征分布情况，[0100]举例而言，在将至少部分时间分布特征和/或至少部分空间分布特征组合成为组可以由部分时间分布特征组成，则此时形成的候选索引信息的索引类型是时间索引类型，布式发布-订阅消息系统Kafka)的候选轨迹，通过不同的索引类型高效地存储至不同的候[0111]可选地，一些实施例中，第一查询语言是结构化查询语言(StructuredQuery询得到目标轨迹所需的正则表达式或者时空运算符表达式作[0120]本公开实施例中，在根据参考索引信息从目标数据表中提取对应的目标轨迹之当采用查询到的目标轨迹辅助执行目标操作时，实现了轨迹查询与轨迹处理的有效衔接，分别对应的多个时间分布特征，并确定与所述多个候选轨迹分别对应的多个空间分布特型对应的候选数据表，可以高效地支持轨迹的时空查询(如ID时间范围查询、空间范围查[0143]本公开实施例中，在将来自多个数据源的轨迹加载到结构化数据处理引擎中之[0144]举例而言，图8中的第二行语句中的CONFIG关键字可以用于构建从数据源到与其分别对应的多个数据源与键对应的值之间的多以利用第二查询语言的查询语句在多个数据源中进行轨的是轨迹的值，从而利用第二查询语言基于空间维度从数据表中选择出轨迹作为初始轨采样率造成的数据分布失衡对轨迹处理的性能造成中，<analyzingoperation>是目标操作类型，parameters是目标操作类型对应的操作参轨迹处理的性能造成影响，由于采用轨迹起点时间和轨迹终点时间来表征时间分布特征，[0219]与上述图1至图11实施例提供的轨迹数据处理方法相对应，本公开还提供一种轨迹数据处理装置，由于本公开实施例提供的轨迹数据处理装置与上述图1至图11实施例提[0226]总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VideoElectronicsStandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(PeripheralComponent储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图14未显示，通常称为“硬盘驱动(CompactDiscReadOnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘[0230]具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28[0231]计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LocalAreaNetwork；以下简称：者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识[0238]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步