一种动态符号自动匹配方法、装置及计算机设备

1.本技术涉及符号匹配技术领域，特别是涉及一种动态符号自动匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.动态符号具有一定的地理范围意义和形态，图形构成相对较复杂，不能通过简单的基本图元完成绘制，需要用户手动输入部分控制点，通过调用子函数利用相关算法实现符号的绘制，绘制完成后可以对控制点进行添加、删除、调整等操作，在样式面板中改变符号的颜色、透明度、线型等，同时还可以添加相应的文字注记以辅助说明，动态符号由于其形状可变性，灵活性，可以用于表示救援、撤离路线，集结区域等态势情况，在传统半自动标绘中，动态符号的匹配由于涉及到对态势信息的判读，往往需要依靠人工进行，然而，动态环境下不断更新的复杂态势信息增加了标图人员的判读难度，降低了标绘效率与标绘结果的时效性，为实现动态符号的自动标绘，需要设计相应的符号自动匹配算法。
3.然而，由于大部分动态符号具有一定的地理范围意义和形态，动态符号的自动匹配需要利用态势信息结合符号的结构形态、表征含义进行分析，某些符号的匹配还需要联系前后时空变化趋势和关联进行，这是该问题的难点所在。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够自动匹配动态符号的动态符号自动匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种动态符号自动匹配方法，所述方法包括：
6.获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；
7.根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；
8.从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；
9.根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；
10.若否，则对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离；
11.根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
12.在其中一个实施例中，根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配，包括：
13.设置轨迹长度阈值和轨迹首末点距离阈值；轨迹首末点距离阈值包括距离上限和
距离下限；
14.若最终代表轨迹的轨迹长度大于轨迹长度阈值，且首末点距离小于轨迹首末点距离阈值，则符合集结区域符号的形状特征；
15.然后根据簇类关联度矩阵对应的关联特征判断是否存在关联簇类，若存在，则符合集结区域符号的关联特征，将最终代表轨迹与集结区域符号进行匹配输出。
16.在其中一个实施例中，根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出，包括：
17.若起点距离大于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，或最终代表轨迹为空，则将最终代表轨迹匹配为单箭头符号输出。
18.在其中一个实施例中，若起点距离和终点距离均小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，则将最终代表轨迹匹配为对称双箭头符号输出。
19.在其中一个实施例中，若起点距离小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限且终点距离在轨迹首末点距离阈值中的距离下限和距离上限之间，则将最终代表轨迹匹配为非对称双箭头符号输出。
20.在其中一个实施例中，根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征，包括：根据等时间间隔分段模型对轨迹进行分段，得到相邻时间窗口间的簇类时空关联度；利用簇类时空关联度将簇类间的关联关系进行量化，得到簇类关联度矩阵。
21.在其中一个实施例中，从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹，包括：从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，计算初始代表的轨迹长度、首末点距离；根据初始代表的轨迹长度和首末点距离，生成不同与初始代表轨迹的最终代表轨迹。
22.一种动态符号自动匹配装置，所述装置包括：
23.构建分段模型模块，用于获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；
24.时空轨迹聚类模块，用于根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；
25.生成最终代表轨迹模块，用于从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；
26.集结区域符号匹配模块，用于根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；
27.邻居代表轨迹计算模块，用于对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离。
28.曲箭头符号匹配模块，用于根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
29.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
30.获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；
31.根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；
32.从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；
33.根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；
34.若否，则对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离；
35.根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
36.一种计算机可读存储介质，其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以下步骤：
37.获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；
38.根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；
39.从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；
40.根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；
41.若否，则对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离；
42.根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
43.上述一种动态符号自动匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，本技术通过建立等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，对生成的轨迹簇类提取轨迹簇类特征，根据轨迹簇类特征确定轨迹的形状特征和关联特征，结合簇类间的时空分布与时空关联分析了符号类型的判别依据，利用轨迹的形状特征和关联特征和判别依据对轨迹进行符号自动匹配。
附图说明
44.图1为一个实施例中一种动态符号自动匹配方法的流程示意图；
45.图2为一个实施例中集结区域符号代表轨迹的示意图；
46.图3为另一个实施例中集结区域符号的示意图；
47.图4为另一个实施例中曲箭头符号的示意图；
48.图5为一个实施例中一种动态符号自动匹配装置的结构框图；
49.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
50.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不
用于限定本技术。
51.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种动态符号自动匹配方法，包括以下步骤：
52.步骤102，获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型。
53.为充分挖掘态势信息在时空中的分布及其关联关系，在进行轨迹数据聚类时根据数据条件和应用需求，将轨迹划分为不同粒度的片段，称为时空分段模型。以轨迹段为单位描述轨迹的时空局部形态和局部语义属性可以在一定程度上兼顾轨迹的离散性和连续性，更好地体现区域态势信息，动态符号的匹配需要联系前后时空变化趋势和关联关系进行，为比较轨迹簇类间的关联程度大小本技术选择采用等时间间隔分段模型对轨迹进行分段。等时间间隔分段模型是指从时空轨迹数据集中首点或某点开始，间隔相等的时间对轨迹进行分割。
54.步骤104，根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集。
55.等时间间隔分段模型建立后，需要挖掘相邻时间窗口间的簇类关联程度，利用等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，基于等时间间隔分段模型的时空轨迹聚类能够发现更丰富的态势信息，聚类结果输出轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集。簇类关联度矩阵表示轨迹簇类间的关联程度大小，能够为存在分化、融合、聚集等关联特征的动态符号提供匹配依据。
56.步骤106，从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹。
57.对于集结区域符号，由于聚集区域内的对象移动范围较小，位置相对固定，整体移动趋势不明显，如图2所示，体现在代表轨迹上的特征是代表轨迹呈“团状”，其轨迹长度较长而首末点距离较近。对于曲线箭头符号中的符号，起点距离和终点距离具有各自的特征，以此特征为依据可以利用聚类生成的代表轨迹起始点距离情况进行符号匹配，从代表轨迹集中读取一个代表轨迹为初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，可以生成多个与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹。
58.步骤108，根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配。
59.集结区域符号用来表示人、动物、车辆或者装备的聚集范围，一般采用闭合曲线所围成的区域来表示，符号大小覆盖聚集区域，如图3所示，集结区域符号可分为任意型集结区域符号和具有特定形状特征的集结区域符号两种，其中，任意型集结区域符号如图3(a)所示，是利用样条曲线按照顺序连接控制点形成的闭曲线所围成的区域符号，其形状灵活自由，可以标示任何区域，而具有特定形状特征的集结区域符号需要根据输入的控制点生成特定形状的控制多边形，如图3(b)所示，然后利用样条曲线进行拟合，拟合结果具有明显的形状特征，由于集结区域是由移动对象汇聚或簇类融合而成的，所以在时空上往往存在关联簇类，可结合以上两个特征将该簇类与集结区域符号匹配，根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，可以确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配。
60.步骤110，若否，则对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离。
61.步骤112，根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
62.在应急救援指挥调度中，表明行进方向、变化趋势等态势信息时经常要用到曲箭头符号，如图4所示，常用的曲箭头有单箭头、对称双箭头和非对称双箭头等，曲箭头符号一般由箭身和箭首组成，有时也可以与其他符号组合形成特定含义的箭头。如图4(a)所示，单箭头的箭身部分是曲箭头的主体，其形状主要由曲线构成，其符号含义主要表明单个移动簇类的运动趋势，与同时间窗口内其他簇类之间没有互动，与前后相邻时间窗口可能存在时空关联，如图4(b)所示，双箭头以及其他多箭头的形状结构都以单箭头为基础，区别主要在于箭身曲线的连接，组成对称双箭头的两个单箭头，其起点和终点的欧氏距离较近，如图4(c)所示，组成非对称双箭头的两个单箭头，其起点距离较近而终点距离较远，以此特征为依据可以利用聚类生成的代表轨迹起始点距离情况进行符号匹配。
63.上述一种动态符号自动匹配方法中，本技术通过建立等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，对生成的轨迹簇类提取轨迹簇类特征，根据轨迹簇类特征确定轨迹的形状特征和关联特征，结合簇类间的时空分布与时空关联分析了符号类型的判别依据，利用轨迹的形状特征和关联特征和判别依据对轨迹进行符号自动匹配。
64.在其中一个实施例中，根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配，包括：
65.设置轨迹长度阈值和轨迹首末点距离阈值；轨迹首末点距离阈值包括距离上限和距离下限；
66.若最终代表轨迹的轨迹长度大于轨迹长度阈值，且首末点距离小于轨迹首末点距离阈值，则符合集结区域符号的形状特征；
67.然后根据簇类关联度矩阵对应的关联特征判断是否存在关联簇类，若存在，则符合集结区域符号的关联特征，将最终代表轨迹与集结区域符号进行匹配输出。
68.设代表轨迹长度为l，其首末点距离为d
se
，轨迹长度阈值为l
am
，轨迹首末点距离阈值为d
amin
，集结区域符号特征总结如表1所示。
69.表1集结区域符号特征
[0070][0071]
在其中一个实施例中，根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出，包括：
[0072]
若起点距离大于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，或最终代表轨迹为空，则将最终代表轨迹匹配为单箭头符号输出。
[0073]
在其中一个实施例中，若起点距离和终点距离均小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，则将最终代表轨迹匹配为对称双箭头符号输出。
[0074]
在其中一个实施例中，若起点距离小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限且终点距离在轨迹首末点距离阈值中的距离下限和距离上限之间，则将最终代表轨迹匹配为非对
称双箭头符号输出。
[0075]
设参数d
min
为轨迹间首末点距离下限，d
max
为轨迹间首末点距离上限，代表轨迹间起点距离为ds，终点距离为de，具体形状特征如表4.1所示。
[0076]
表4.1曲箭头符号特征
[0077][0078]
若终点距离大于轨迹间首末点距离上限，则判断最终代表轨迹是否为空，若是，则匹配为单箭头进行输出，若否，则重新计算最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹的起点距离和终点距离进行判断。
[0079]
在其中一个实施例中，根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征，包括：根据等时间间隔分段模型对轨迹进行分段，得到相邻时间窗口间的簇类时空关联度；利用簇类时空关联度将簇类间的关联关系进行量化，得到簇类关联度矩阵。
[0080]
设tmtn窗口内的某簇为cm
x
＝{tma,tmb,
…
,tms}，tnt
l
窗口内的某簇为cny＝{tna,tnb,
…
,tn
t
}(m《n《l),其中tma与tna分别表示轨迹tra在tmtn窗口和tnt
l
窗口内的子轨迹，则簇cm
x
与簇cny间的簇类时空关联度为下式：
[0081][0082]
若关于cm
x
与cny的簇类时空关联度c
xy
》0，则cm
x
与cny为关联簇类。利用簇类时空关联度将簇类间的关联关系进行量化，建立簇类关联度矩阵，簇类关联度矩阵用来表示轨迹的关联特征，即在相邻时间窗口中是否至少存在一个关联簇类。
[0083]
在其中一个实施例中，从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹，包括：从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，计算初始代表的轨迹长度、首末点距离；根据初始代表的轨迹长度和首末点距离，生成不同与初始代表轨迹的最终代表轨迹。
[0084]
根据初始代表的轨迹长度和首末点距离，可以生成多个不同与初始代表轨迹的最终代表轨迹。最终代表轨迹被包含在代表轨迹集中，利用本技术的自动匹配方法，可以将代表轨迹集中的所有代表轨迹自动匹配动态符号。
[0085]
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0086]
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种动态符号自动匹配装置，包括：构建分段模型模块502、时空轨迹聚类模块504、生成最终代表轨迹模块506、集结区域符号匹配模块
508、邻居代表轨迹计算模块510和曲箭头符号匹配模块512，其中：
[0087]
构建分段模型模块502，用于获取时空轨迹数据集，利用时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；
[0088]
时空轨迹聚类模块504，用于根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；
[0089]
生成最终代表轨迹模块506，用于从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；
[0090]
集结区域符号匹配模块508，用于根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；
[0091]
邻居代表轨迹计算模块510，用于对最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离。
[0092]
曲箭头符号匹配模块512，用于根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。
[0093]
在其中一个实施例中，集结区域符号匹配模块508还用于根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配，包括：
[0094]
设置轨迹长度阈值和轨迹首末点距离阈值；轨迹首末点距离阈值包括距离上限和距离下限；若最终代表轨迹的轨迹长度大于轨迹长度阈值，且首末点距离小于轨迹首末点距离阈值，则符合集结区域符号的形状特征；然后根据簇类关联度矩阵对应的关联特征判断是否存在关联簇类，若存在，则符合集结区域符号的关联特征，将最终代表轨迹与集结区域符号进行匹配输出。
[0095]
在其中一个实施例中，曲箭头符号匹配模块512还用于根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出，包括：
[0096]
若起点距离大于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，或最终代表轨迹为空，则将最终代表轨迹匹配为单箭头符号输出。
[0097]
在另一个实施例中，若起点距离和终点距离均小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，则将最终代表轨迹匹配为对称双箭头符号输出。
[0098]
在另一个实施例中，若起点距离小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限且终点距离在轨迹首末点距离阈值中的距离下限和距离上限之间，则将最终代表轨迹匹配为非对称双箭头符号输出。
[0099]
在其中一个实施例中，时空轨迹聚类模块504还用于根据等时间间隔分段模型对轨迹进行分段，得到相邻时间窗口间的簇类时空关联度；利用簇类时空关联度将簇类间的关联关系进行量化，得到簇类关联度矩阵。
[0100]
在其中一个实施例中，生成最终代表轨迹模块506还用于从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，计算初始代表的轨迹长度、首末点距离；根据初始代表的轨迹长度和首末点距离，生成不同与初始代表轨迹的最终代表轨迹。
[0101]
关于一种动态符号自动匹配装置的具体限定可以参见上文中对于一种动态符号
自动匹配方法的限定，在此不再赘述。上述一种动态符号自动匹配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0102]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种动态符号自动匹配方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0103]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0104]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中方法的步骤。
[0105]
在一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中方法的步骤。
[0106]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0107]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0108]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种动态符号自动匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取时空轨迹数据集，利用所述时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；根据所述等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；所述轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；从所述代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据所述初始代表轨迹，生成与所述初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；根据所述最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及所述簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定所述最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；若否，则对所述最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离；根据所述起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；所述曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及所述簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定所述最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配，包括：设置轨迹长度阈值和轨迹首末点距离阈值；所述轨迹首末点距离阈值包括距离上限和距离下限；若所述最终代表轨迹的轨迹长度大于轨迹长度阈值，且首末点距离小于轨迹首末点距离阈值，则符合集结区域符号的形状特征；然后根据所述簇类关联度矩阵对应的关联特征判断是否存在关联簇类，若存在，则符合集结区域符号的关联特征，将所述最终代表轨迹与集结区域符号进行匹配输出。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出，包括：若所述起点距离大于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，或所述最终代表轨迹为空，则将所述最终代表轨迹匹配为单箭头符号输出。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述起点距离和终点距离均小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限，则将所述最终代表轨迹匹配为对称双箭头符号输出。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述起点距离小于轨迹首末点距离阈值中的距离下限且所述终点距离在轨迹首末点距离阈值中的距离下限和距离上限之间，则将所述最终代表轨迹匹配为非对称双箭头符号输出。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征，包括：根据所述等时间间隔分段模型对轨迹进行分段，得到相邻时间窗口间的簇类时空关联度；利用所述簇类时空关联度将簇类间的关联关系进行量化，得到簇类关联度矩阵。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从所述代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据所述初始代表轨迹，生成与所述初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最
终代表轨迹，包括：从所述代表轨迹集中读取初始代表轨迹，计算所述初始代表的轨迹长度、首末点距离；根据所述初始代表的轨迹长度和首末点距离，生成不同与初始代表轨迹的最终代表轨迹。8.一种动态符号自动匹配装置，其特征在于，所述装置包括：构建分段模型模块，用于获取时空轨迹数据集，利用所述时空轨迹数据集构建等时间间隔分段模型；时空轨迹聚类模块，用于根据所述等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；所述轨迹簇类特征包括代表轨迹集、簇类关联度矩阵和窗口簇类轨迹点集；生成最终代表轨迹模块，用于从所述代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据所述初始代表轨迹，生成与所述初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；集结区域符号匹配模块，用于根据所述最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及所述簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定所述最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；邻居代表轨迹计算模块，用于对所述最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹进行计算，得到邻居代表轨迹的起点距离和终点距离。曲箭头符号匹配模块，用于根据所述起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出；所述曲箭头符号包括：单箭头符号、对称双箭头符号和非对称双箭头符号。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种动态符号自动匹配方法、装置及计算机设备。所述方法包括：根据等时间间隔分段模型进行时空轨迹聚类，得到轨迹簇类特征；从代表轨迹集中读取初始代表轨迹，根据初始代表轨迹，生成与初始代表轨迹具有相同起始点以及相同轨迹长度的最终代表轨迹；根据最终代表轨迹的轨迹长度和首末点距离对应的形状特征，以及簇类关联度矩阵对应的关联特征，确定最终代表轨迹是否与集结区域符号匹配；若否，则计算最终代表轨迹中与初始代表轨迹的起点最近的邻居代表轨迹的起点距离和终点距离；根据起点距离和终点距离对应的形状特征，与不同类型的曲箭头符号进行匹配输出。采用本方法能够自动匹配动态符号。能够自动匹配动态符号。能够自动匹配动态符号。


技术研发人员：陈荦 陈南宇 贾庆仁 杨岸然 彭双 欧阳雪 杜春 马梦宇 李沛秦 熊伟 吴烨 李军 钟志农 陈浩 伍江江 景宁 刘泽邦 曹竞之
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2021.12.02
技术公布日：2022/3/8