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本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种异常轨迹数据的修正方法、装置及交通管理系统，所述方法包括：对原始轨迹数据进行一系列处理，生成一个轨迹的向量表示，再利用所述轨迹的向量表示，结合预设的修正阀值，以实现对异常轨迹进行识别并修正。本发明，由于所述轨迹的向量表示是所有原始轨迹数据的规则化结果，该结果仍保留交通轨迹的走向特征，因此以此规则化结果为依据进行异常轨迹数据噪音的修正，不用设置复杂的噪音规则来识别噪音，算法复杂度低，效率高，速度快，易于扩展。并且异常轨迹数据噪音的修正是基于原始轨迹数据的走向特征，因此对异常轨迹数据中的噪音识别率高，鲁棒性高。

在所述第二二维空间，对所述有序的线段集合L进行处理，生成一个轨迹的向量表示；利用所述轨迹的向量表示，结合预设的修正阀值，对异常轨迹进行识别并修正；所述在所述第二二维空间，对所述有序的线段集合L进行处理，生成一个轨迹的向量表示具体包括：在所述有序的线段集合L的起点和终点范围内，在所述第二二维空间的两个维度分别取样，得到两个有序取样点集合；根据所述有序的线段集合L，计算得到的所述两个有序取样点集合中的每个取样点在另外一个维度的映射，得到两个映射集合；组合所述两个映射集合，形成一个轨迹的向量表示。

近年来，城市机动车的数量急速增长，引发了许多诸如堵车、停车难、打车难等严 重影响老百姓出行质量的问题。同时城市的交通网络也日趋复杂，对一个完善的交通管理 系统的要求越来越高。在未来构建智能城市的蓝图中，智能交通可谓是重中之重。对于智能 交通的建设，必然会涉及到对于大规模交通轨迹的处理，而进一步地，由于卫星导航的误 差、网络通信的延迟以及异常信号的干扰等不可预料的原因，交通轨迹数据中存在大量异 常轨迹，这些异常轨迹严重影响对交通轨迹分析的客观性。于是，如何对海量轨迹数据中的 异常轨迹进行去除处理成为了一个技术热点。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

对原始轨迹数据进行一系列处理，生成一个轨迹的向量表示，再 利用所述轨迹的向量表示，结合预设的修正阀值，以实现对异常轨迹进行识别并修正。由于 所述轨迹的向量表示是所有原始轨迹数据的规则化结果，该结果仍保留交通轨迹的走向特 征，因此以此规则化结果为依据进行异常轨迹数据噪音的修正，不用设置复杂的噪音规则 来识别噪音，算法复杂度低，效率高，速度快，易于扩展。并且异常轨迹数据噪音的修正是基 于原始轨迹数据的走向特征，因此对异常轨迹数据中的噪音识别率高，鲁棒性高。另外，进 行修正时，可通过参数修正阀值控制异常轨迹数据的噪音修正的幅度，不会产生过度修正 的问题。

技术合作

本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤 是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介 质中，所述的存储介质，如R0M/RAM、磁盘或光盘等。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内