一种基于中心点的上报点聚合方法及系统与流程

本发明涉及定位，尤其涉及一种基于中心点的上报点聚合方法及系统。

背景技术：

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、随着互联网技术和位置服务技术发展，很多基于位置服务的应用为人们带来很多的便利，比如导航系统、网约车系统系统等，尤其是对于位置敏感型服务和安全监控，如基于gps坐标聚合来实现电子围栏上报，实时获取位置信息显得格外重要。目前实现位置信息服务的方法主要有如下三种：网格聚合方法：将地理区域划分为网格单元，然后将gps坐标点分配到相应的网格单元中。聚类算法(如k均值、dbscan等)方法：使用聚类算法(如k均值、dbscan等)来识别附近的坐标点并将它们分组。这种方法可以发现不规则形状的聚类，但需要选择适当的聚类参数。地理信息系统(gis)工具：专业gis工具如arcgis、qgis等提供了强大的位置聚合功能，能够进行空间分析和可视化。

3、总而言之，现有的技术普遍存在以下缺点：

4、(1)精确性问题：gps坐标可能存在误差，尤其在城市峡谷、建筑物附近或恶劣天气条件下，这可能导致位置聚合的不准确性。

5、(2)数据量大：处理大规模gps数据需要大量的计算资源和存储空间，可能需要高性能计算和数据库系统。

6、(3)决策参数：选择适当的聚合方法和参数可能需要领域知识和经验。不同的应用可能需要不同的方法。

7、总之，现在技术情况下，服务器对大量的上报点坐标进行聚合运算，需要比较多的算力，来计算上报中心点，邻近的上报点距离，整体服务的响应时间过长，大时间跨度的上报点聚合往往需要等待30s左右。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述技术问题，提供一种基于中心点的上报点聚合方法及系统。

2、为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下。

3、一种基于中心点的上报点聚合方法，包括：

4、s1：初始化，确定中心点的坐标和上报车辆与所述中心点之间的距离总和a＝a0；

5、s2：接收上报车辆的上报信息，获取上报车辆的坐标信息，计算上报车辆与所述中心点之间的距离，并通过公式ai＝li+∑ai-1更新所述a的值，并计算a值的变化率ni＝(ai-a0)/a0，其中ai为第i个上报车辆对应的a值，li为第i个上报车辆与所述中心点之间的距离；

6、s3：将ni与预设阈值n0比较，若ni＜n0，返回步骤s2，若ni≥n0，进入步骤s4；

7、s4：返回步骤s1。

8、在一些实施方式中，所述步骤s1中初始化包括：

9、确定中心点坐标：计算所述步骤s1至s3中所有已经聚合的上报车辆坐标的加权平均值，确定新的中心点坐标，每个车辆坐标的权重为其对应的距离li与ni的比率；

10、初始化a＝a0。

11、在一些实施方式中，初次计算时所述初始化中心点坐标可以设为任意值，所述初始化a为0。

12、在一些实施方式中，上述方法还包括在地图上标记当前中心点，并根据所述步骤s1实时更新中心点坐标，以可视化上报聚合结果。

13、在一些实施方式中，上述方法还标记每个上报点以及每个上报点与当前中心点的距离。

14、同时，本发明还基于上述种基于中心点的上报点聚合方法，提供一种基于中心点的上报点聚合系统，包括：

15、初始化模块，用于确定中心点坐标和a的初始值；

16、接收模块，用于接收上报车辆的上报信息，并发送至计算中心；

17、计算中心，用于对所述上报信息进行分析，并提取上报车辆的坐标信息，计算上报车辆与所述中心点之间的距离，并通过公式ai＝li+∑ai-1更新所述a的值，并计算a值的变化率ni＝(ai-a0)/a0，其中ai为第i个上报车辆对应的a值，li为第i个上报车辆与所述中心点之间的距离；将ni与预设阈值n0比较，若ni＜n0，继续接收车辆上报信息并将上报车辆与所述中心点之间的距离叠加到a中，若ni≥n0，则重新确定中心点和初始化a值。

18、在一些实施方式中，所述确定中心点坐标包括：计算所述步骤s1至s3中所有已经聚合的上报车辆坐标的加权平均值，确定新的中心点坐标，每个车辆坐标的权重为其对应的距离li与ni的比率；初始化a＝a0。

19、在一些实施方式中，上述系统还包括输出模块，用于在地图上标记当前中心点并根据所述计算中心的计算结果实时更新中心点坐标，将上报聚合结果可视化。

20、在一些实施方式中，所述输出模块还用于标记每个上报点以及每个上报点与当前中心点的距离。

21、另外，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于中心点的上报点聚合方法或一种基于中心点的上报点聚合系统。

22、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

23、本发明通过引入一个参数变量a表示各个上报点与中心点的距离总和，当不断地汇聚新上报点使得a一直变化，当变化量达一定程度时,则重新计算整个上报群的中心点，以及每个上报点与中心的距离，从而减少上报中心点的乘除法运算，加速运算速度。本发明尤其适用于大数量的上报点的情况，大幅汇聚降低了服务器cpu运算量，并在时间跨度大、汇聚多台行车监控设备上报点时，随时汇聚的上报越多，中心点的计算次数越来越少，呈收敛状态。

技术特征：

1.一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，所述s1中所述的初始化包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，初次计算时所述s1中初始化确定中心点坐标可以设为任意值，所述初始化a为0。

4.根据权利要求2所述的一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，还包括在地图上标记当前中心点，并根据所述步骤s1实时更新中心点坐标，以可视化上报聚合结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，还标记每个上报点以及每个上报点与当前中心点的距离。

6.一种基于中心点的上报点聚合系统，基于权利要求1至5中的一种基于中心点的上报点聚合方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于中心点的上报点聚合系统，其特征在于，所述确定中心点坐标包括：计算所述步骤s1至s3中所有已经聚合的上报车辆坐标的加权平均值，确定新的中心点坐标，每个车辆坐标的权重为其对应的距离li与ni的比率；初始化a＝a0。

8.根据权利要求7所述的一种基于中心点的上报点聚合系统，其特征在于，还包括输出模块，用于在地图上标记当前中心点并根据所述计算中心的计算结果实时更新中心点坐标，将上报聚合结果可视化。

9.根据权利要求8所述的一种基于中心点的上报点聚合系统，其特征在于，所述输出模块还用于标记每个上报点以及每个上报点与当前中心点的距离。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，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5中任一项所述的一种基于中心点的上报点聚合方法或权利要求6至9中任一项所述的一种基于中心点的上报点聚合系统。

技术总结本发明属于定位技术领域，尤其涉及一种基于中心点的上报点聚合方法及系统。通过引入一个参数变量A表示各个上报点与中心点的距离总和，当不断地汇聚新上报点使得A一直变化，当变化量达一定程度时,则重新计算整个上报群的中心点，以及每个上报点与中心的距离,从而减少上报中心点的乘除法运算，加速运算速度。本发明尤其适用于大数量的上报点的情况，大幅汇聚降低了服务器CPU运算量，并在时间跨度大、汇聚多台行车监控设备上报点时，随时汇聚的上报越多，中心点的计算次数越来越少，呈收敛状态。技术研发人员：周志文,黄广明,纪向晴,李朝武受保护的技术使用者：深圳市麦谷科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/16