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本发明适用于智能交通技术领域，提供了一种交通轨迹数据降噪方法及系统，所述方法包括：对交通轨迹数据进行预处理，获取交通轨迹数据的向量表示；对向量表示的交通轨迹数据进行聚类处理，获取聚类处理结果；根据所述聚类处理结果，查找所述交通轨迹数据中的异常轨迹数据；去除查找的交通轨迹数据中的异常轨迹数据。本发明使得交通轨迹数据的降噪过程简单、效率高。通过所述有序的线段集合，计算每一坐标轴对应的样本点集合在另一坐标轴对应的映射样本点集合；根据不同坐标轴对应的映射样本点集合，生成交通轨迹数据的向量表示。

一种交通轨迹数据降噪方法，其特征在于，所述方法包括：对交通轨迹数据进行预处理，获取交通轨迹数据的向量表示；对向量表示的交通轨迹数据进行聚类处理，获取聚类处理结果；根据所述聚类处理结果，查找所述交通轨迹数据中的异常轨迹数据；去除查找的交通轨迹数据中的异常轨迹数据；所述对交通轨迹数据进行预处理，获取交通轨迹数据的向量表示的过程具体为：获取任意起点和终点之间的待处理的交通轨迹数据，其中，所述交通轨迹数据位于第一坐标系中，所述第一坐标系为二维坐标系；按照预设角度，旋转所述第一坐标系形成第二坐标系，并将所述第一坐标系中所述交通轨迹数据投影至所述第二坐标系；在所述第二坐标系中，将每一交通轨迹数据的GPS坐标点的集合转换为有序的线段集合；在所述起点和终点在第二坐标系的不同坐标轴的投影范围内，分别进行采样，生成不同坐标轴对应的样本点集合。

近年来城市机动车的数量急速增长，引发了许多交通问题，诸如堵车、停车难、打 车难等，因此，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数据的处理，然而，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数 据，这些数据严重影响对交通轨迹分析的客观性。于是，如何去除海量交通轨迹数据中的异 常交通轨迹数据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。

本发明实施例与现有技术相比，有益效果在于:通过对交通轨迹数据进行预处理， 获取交通轨迹数据的向量表示，对向量表示的交通轨迹数据进行聚类处理，获取聚类处理 结果，根据所述聚类处理结果，查找所述交通轨迹数据中的异常轨迹数据，去除查找的交通 轨迹数据中的异常轨迹数据，降噪过程简单、效率高。根据不同坐标轴对应的映射样本点集合，生成交通轨迹数据的向 量表示，通过根据交通轨迹数据的走向特征，对交通轨迹数据进行规模规范化的预处理处 理，实现对交通轨迹数据的正确、且快速的分类，处理过程的时间复杂度低，速度快，方便后 续进行数据分析及数据挖掘。

技术合作

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。