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1. (WO2019024348) CONSTANT VELOCITY SEARCH ALGORITHM FOR TRAJECTORY QUERY BASED ON REGION OF INTEREST
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Pub. No.: WO/2019/024348 International Application No.: PCT/CN2017/113478
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 29.11.2017
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
30
Information retrieval; Database structures therefor
Applicants:
深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN/CN]; 中国广东省深圳 南山区南海大道3688号 No.3688 Nanhai Road, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventors:
毛睿 MAO, Rui; CN
李荣华 LI, Ronghua; CN
陆敏华 LU, Minhua; CN
王毅 WANG, Yi; CN
罗秋明 LUO, Qiuming; CN
商烁 SHANG, Shuo; CN
刘刚 LIU, Gang; CN
Agent:
上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) SHANGHAI HONGJING INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY(GENERAL PARTNERSHIP); 中国上海市 黄浦区北京东路668号科技京城西楼21层A室 Room A,Floor 21,Science and Technology Jing City West Building,No.668 Beijing East Road, Huangpu District Shanghai 200001, CN
Priority Data:
201710659372.904.08.2017CN
Title (EN) CONSTANT VELOCITY SEARCH ALGORITHM FOR TRAJECTORY QUERY BASED ON REGION OF INTEREST
(FR) ALGORITHME DE RECHERCHE À VITESSE CONSTANTE POUR REQUÊTE DE TRAJECTOIRE SUR LA BASE D'UNE ZONE D'INTÉRÊT
(ZH) 基于兴趣区域的轨迹查询的匀速搜索算法
Abstract:
(EN) A constant velocity search algorithm for trajectory query based on a region of interest, comprising the following steps: step 1: initially setting the lower limit of global spatial density correlation LB=0 and the upper limit of the global spatial density correlation UB=+∞; step 2: extending a point within the smallest distance each time from each center of query regions by using a Dijkstra extension algorithm of the same rate; step 3: calculating the upper limit and the lower limit of spatial density to update LB and UB; step 4: determining whether LB>UB or a search radius greater than ε is true, ε being a preset threshold, if yes, ending the search, and entering the next step, i.e., step 5; if not, returning to step 3; step 5: sorting trajectories according to the upper limit value of the spatial density; step 6: performing further refinement according to the trajectory sorting, and returning the trajectory having maximum spatial density correlation. Different from traditional trajectory search (TSL) query, the algorithm is based on a region of interest, and resolves the problem invalidity of existing TSL solutions valid for TSR query.
(FR) L’invention concerne un algorithme de recherche à vitesse constante pour une requête de trajectoire sur la base d'une zone d'intérêt, ledit algorithme comprenant les étapes suivantes : étape 1 : définir initialement la limite inférieure de la corrélation de densité spatiale globale LB=0 et la limite supérieure de la corrélation de densité spatiale globale UB=+∞ ; étape 2 : étendre un point à la plus petite distance à chaque fois à partir de chaque centre des zones de requête à l'aide d'un algorithme d'extension Dijkstra de la même vitesse ; étape 3 : calculer la limite supérieure et la limite inférieure de la densité spatiale pour mettre à jour LB et UB ; étape 4 : déterminer si LB>UB ou un rayon de recherche supérieur à epsilon est vrai, epsilon étant un seuil prédéfini ; si tel est le cas, mettre fin à la recherche et passer à l'étape suivante, c'est-à-dire l'étape 5 ; si tel n'est pas le cas, retourner à l'étape 3 ; étape 5 : trier les trajectoires en fonction de la valeur limite supérieure de la densité spatiale ; étape 6 : réaliser un autre affinement en fonction du tri de la trajectoire, puis renvoyer la trajectoire ayant une corrélation de densité spatiale maximale. À la différence de la requête de recherche de trajectoire classique (TSL), l'algorithme est basé sur une zone d'intérêt et résout le problème d'invalidité des solutions TSL existantes valides pour une requêtes TSR.
(ZH) 一种基于兴趣区域的轨迹查询的匀速搜索算法,包括如下步骤:步骤1:初始设置全局空间密度相关性下限LB=0,全局空间密度相关性上限UB=+∞;步骤2:从查询区域的每个中心使用相同速率的Dijkstra扩展算法,每次扩展距离最小的点;步骤3:计算空间密度的上限和下限,更新LB和UB;步骤4:判断LB>UB或搜索半径超过ε是否成立,ε是事先设置的阈值,如成立则搜索结束,进入下一步骤5;如不成立,则回到步骤3;步骤5:根据空间密度上限的值对轨迹进行排序;步骤6:按照轨迹排序进一步细化,返回具有最大空间密度相关性的轨迹。与传统轨迹搜索(TSL)查询不同,该算法是基于兴趣区域的,解决了现有的TSL解决方案对TSR查询无效的问题。
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Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)