1.车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，根据城市道路数据和城市车辆轨迹数据建立基于STOP/RUN模型的地理关联轨迹数据库，结合现实世界中运动车辆的停留‑运动‑停留行为，提出基于Stop/Run模型的轨迹数据管理方法；设计实现地理时空关联特征轨迹数据库的库表结构，包括地理空间数据与轨迹数据中停留、运动行为的关联，实现几类典型性的时空模式查询及热门兴趣点分析，具体包括：第一，地理时空关联特征轨迹数据库设计，包括：一是时空轨迹关联路网模型组织，二是地理时空轨迹数据组织，三是地理时空关联组织，四是地理时空关联特征轨迹数据库模式；

结合现实世界中运动车辆的停留‑运动‑停留行为，将运动车辆的此类行为与地理空间数据进行关联，设计出地理关联轨迹数据库，存储、查询并分析轨迹数据中的语义信息；

第二，构建地理时空关联特征轨迹数据库，包括：一是地理时空数据入库，包括轨迹数据预处理、路网数据获取和模型构建、兴趣点获取及与路网关联处理，二是轨迹停留提取，包括轨迹地图匹配、特征时间插值、Stop提取；

首先,基于OSM数据结构构建用于网络分析的城市网络数据模型，其次，通过网络地图API获取网络地图中的兴趣点数据，并与路网模型关联；最后，轨迹数据经过地图匹配、时间插值、Stop/Run提取处理后，与地理空间数据进行关联，完成地理时空关联特征轨迹数据库的构建；

第三，时空关联轨迹数据库的可视化查询分析：设计提出三类典型性时空模式查询一位置‑时间、位置‑顺序、位置‑关系查询，及其纯SQL的查询处理方法，通过停留车辆与兴趣点的关联信息分析热门景点及宾馆的客流量；

第四，轨迹时空特征模式分析系统：采用Spring框架研制实现轨迹时空特征模式查询系统，基于Oracle的MapViewer中间件,完成三类典型性分析的查询及可视化。

2.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，地理时空关联组织：按照车辆行驶状态将车辆轨迹点分成关键点和非关键点两类，关键点有以下几类：

(1)轨迹的起止点：包括打断后形成的子轨迹的起止点,分别表示一个车辆行程中的起点和终点,通过轨迹起始点的时间获取轨迹开始和结束的时间、运动过程的总时间；

(2)停留点：车辆行驶过程中表现出的连续的位置变化很小甚至不变的一系列轨迹点均是停留点,从这些停留点中抽象出一点并记录其停留开始的时间和停留结束的时间，为之后的查询分析提供参考；

从面向车辆的角度，将一段完整车辆轨迹分成起点‑运动‑停留‑…‑停留‑运动‑终点，并分别采用Stop表、Run表存储车辆轨迹中的停留、运动车辆，其中Stop表也用于存储车辆轨迹的起点和终点；

运动车辆与兴趣点的关系对应于语义Pass，采用Pass表存储此种语义关系；

采用Trj_Run表存储运动车辆与地理空间中道路的关联关系，即存储车辆在运动过程中经过的所有道路的出入时间及顺序；

如果车辆运动过程经过道路的全部，则POSIT字段值为1，如果车辆运动过程只行驶道路的一部分，POSIT字段表示车辆当时在编号为LINKID的道路上的位置，POSIT的范围是‑1至l，当车辆行驶方向与道路起点至终点方向相反时，POSIT的值是负的；

当Stop位置与兴趣点的距离小于30米时，Stop车辆与兴趣点的关系对应语义Stay，采用Stay表存储此种关系；

当Stop位置与兴趣点的距离大于30米且小于100米时，Stop车辆与兴趣点的关系对应于语义Close，采用Close表存储此种关系；

轨迹数据与地理空间中线要素的关联关系表现为Stop车辆位于道路的位置，用Trj_Stop表存储此种关联关系。

3.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，地理时空数据入库：包括轨迹数据、城市兴趣点数据和城市路网数据；

轨迹数据预处理：采用GPS轨迹数据来自A城市B辆车辆行驶产生的C条轨迹，总计D条记录，GPS轨迹的平均采样时间间隔在40秒以上，属低采样频率轨迹，前后两采样点之间的平均距离在500米以上，将轨迹数据存储在Oracle数据库中；

最后将轨迹数据存入到Oracle数据库中管理，轨迹数据存储在Trj_original表中,其中,SDO_GEOMETRY由已知的经纬度数据通过Oracle Spatial Java API获取填充。

4.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，路网数据获取和模型构建：先提取出OSM中的节点(Node)、道路(Way)元素，在获取路网信息时加以区分，剔除不必要的信息，同时，在提取出Node和Way信息后，根据Way中的Node信息对道路数据Way分段处理，为方便获取道路数据，设计一个将OSM数据解析成文本型关联特征中间数据的工具，此解析工具获得的文本数据结果既能被导入到Oracle数据库中形成路网模型，也能通过ArcEngine进行二次开发生成Shape数据；

(1)提取Node信息：包括节点的id号和其空间位置信息，将其存储到文本文件作为一种中间数据存储，Node信息格式记录：Node(id，lat，lng)，其中id是Node的编号,lat和lng分别表示节点的纬度和经度，通过解析OSM中Node信息获取文本信息结构，在读取Node文本数据的同时，基于Oracle Spatial提供的Java API构建Oracle空间数据库中的点数据，再采用SQL语句批量插入节点表中，插入完成后，为提高空间查询效率，对节点表中的空间字段建立空间索引；

(2)提取完整Way信息：根据编号查询Node表中的经纬度信息，最后将需要的信息记录在文本数据中，其格式为：Way(ID，Node_num,Node1，…，Tag_num，Tagl_key，Tagl_v，…)，其中ID是道路编号，Node_num表示这条道路上的节点数量，Node1是组成此道路的所有节点的编号，Tag_num是此道路的标签信息的数量，Tag1_key、Tagl_value等是道路标签键值对；

(3)道路分段：将提取的Way元素进行分段，具体流程为：第1步：遍历WAY信息,找到所有重复出现的节点；

第2步：重新遍历WAY信息，对于含有上一步骤中重复节点的道路，如果重复节点不是在道路的起止点，则进行分段处理，形成新的两条道路；

第3步：分段后的道路以文本形式作为中间文件存储，分段形成的道路记录形式为Way(ID，Length，StartNode，EndNode,Name，OneWay，Type，Lon1，Lat1，…)，其中ID表示分段后的道路的编号，Length表示分段后道路的长度，StartNode表示分段后道路的起始节点的编号，EndNode表示分段后道路的终止节点的编号，Name是道路的名称，Type是道路的类型，Lon1、Lat1等依次记录构成此分段后道路的节点的经纬度；

根据记录分段后道路的文本信息完成构建Oracle NDM所需的道路表(Link)的填充，在读取分段后道路文本数据的同时，将对应数据分别填充到Link表中,其中Link的空间数据借助Oracle Spatial提供的Java API读取经纬度数据生成，最后通过SQL语句批量插入到Link表中。

5.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，兴趣点获取及与路网关联处理：兴趣点来源于网络地图，通过网络地图提供的JavaScript API中的搜索方法提取兴趣点，详细步骤如下：第一步：网络地图JavaScript API具体提供关于搜索的类LocalSearch,通过此类的构造函数创建一个搜索实例，每次搜索抓取兴趣点数据量不超过800，通过将城市分成20×10个小矩形，对每个小矩形借助搜索类的区域搜索方法SearchInBounds进行区域搜索，获取LocalResult类型的结果；

第二步：第一步的搜索结果包括许多页面，然后借助LocalResult的get兴趣点方法逐次获取每个页面中的所有LocalResult兴趣点类型的兴趣点信息,最后提取LocalResult兴趣点类型的兴趣点信息；

第三步：只提取兴趣点的名称、地址、经纬度及电话信息，分别选取9个关键词进行检索，获取对应的兴趣点信息，具体包括景点、加油站、宾馆、购物、学校、医院、政府设施、交通和银行信息；

第四步：一方面依据Oracle Spatial中建立Oracle路网数据模型的标准，另一方面，为便于分析查询，分别建立了九类兴趣点的要素表格和包括九类兴趣点的总的要素表格及其对应的关系表格；

第五步：通过构建Feature_Relation表，来存储兴趣点数据与路网模型的关联关系，NET_ELEM_ID字段存储与当前兴趣点关联的路网路段，START_PERCENTAGE存储当前兴趣点投影点所处路网中路段的相对位置。

6.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，轨迹停留提取：建立地理时空关联特征轨迹数据库管理和存储轨迹数据,通过Stop/Run模型管理轨迹数据,先通过时空关联特征轨迹地图匹配方法将所有的轨迹点校正到正确道路的位置上，再通过匹配后的位置及时间推测车辆进入和离开每条道路的时间，进而推测车辆的停留与运动过程；

1.轨迹地图匹配

将现实中采集到的受到各种影响而不是准确位置的一系列GPS轨迹点校正到正确位置，获取到运动目标现实中的轨迹点及行驶路线，本申请设计时空关联特征轨迹地图匹配方法；

时空关联特征轨迹地图匹配过程主要包括三个部分：判定有效点、求取最可能路线、地图匹配后置处理；

(1)判定有效点

通过以下方法分离出有效点和无效点：

1)缓冲距离限制：判断轨迹点缓冲区内是否有道路，如果没有道路，则认为是GPS噪声数据；

2)时间限制：如果当前轨迹点与前一有效点之间的时间间距超过一定临界值(实施例是15分钟)，则将此轨迹进行分段，中断匹配过程，因为当两相邻轨迹点时间间隔过大时，研两点之间车辆行驶路线没有意义；

3)临近点距离限制：如果当前轨迹点与前一有效点之间的大圆距离小于临近点距离限制，考虑到GPS点的漂移，不能准确判定当前轨迹点的位置；

4)速度限制：如果当前轨迹点到前一有效点的大圆距离/两点时间间隔＞速度阙值时，GPS采样过程中受到干扰，当前轨迹点无效；

(2)求取最可能路线

在每一个判定有效点过程中，对于此有效点的所有候选点，都采用Viterbi算法计算出到达每个候选点的最优路径，并记录此候选点所在的路段id,轨迹点投影在此轨迹点概率，此最优路径上上一个有效点的投影位置；

当匹配中断时,对于匹配树的最后一个节点的每一个候选点的概率进行比较,得出概率最大的候选点，此点是此段轨迹结束的地点；同时，由此点得出此候选点的前一有效点的投影位置，以此类推,可得出整个轨迹的投影位置的序列；

(3)地图匹配后置处理

一条完整轨迹可能会被打断成许多段轨迹，后置处理尽可能将轨迹变得更完整；

步骤1：对于缓冲范围内无道路的点，断开轨迹；

步骤2：对于超出速度临界值的轨迹点，判断其后面有无有效点：1)如果不存在有效点，此轨迹点的投影点是其本身；2)如果存在有效点，计算其前一有效点和后一有效点的最短路径,根据此最短路径判断是否超速,如果超速,中断匹配过程；否则,根据此轨迹点投影到最短路径的最小距离是否超出缓冲距离限制决定轨迹点的投影点位置；

步骤3：对于临近点，其前一有效点的投影点作为投影点；

至此，获取所有轨迹点的投影点，投影点数据被存储在地理时空关联特征轨迹数据库中的Trj_matched表中，根据相邻有效投影点之间最短路径即可获取车辆行驶路线，此类数据被存放在地理时空关联特征轨迹数据库中的Trj_Link表中。

7.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，特征时间插值：对车辆进入和离开道路时间进行插值的前提是假设车辆在前后两个有效轨迹点之间匀速运动，通过线性插值算法计算车辆进入和离开道路时间，其流程具体如下：步骤一，获取用于计算的参考点：如果某条道路上有多个轨迹点，则通过找到第一个轨迹点和最后一个轨迹点作为计算的参考，如果只有一个轨迹点，则以此点作为计算的参考点；

步骤二，进行时间插值：根据上述参考点，假设车辆在参考点之间都是进行匀速运动，依次计算车辆进入和离开道路的时间；

步骤三，将计算的结果批量插入到Trj_Link表格中。

8.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，Stop提取方法概括如下：

第1步：依次遍历Trj_Link表中一段完整轨迹的行驶路线的组成路段(L1，L2，…)，求取车辆在当前路段的平均速度，如果平均速度小于设置的临界值，则进入下一步判断；

第2步：查询车辆在此道路上行驶期间,是否有停留行为,即查询Trj_Original表中是否存在速度为零的轨迹点，如果存在速度为零的轨迹点，对这些速度为零的轨迹点进行抽象处理，抽取出一点作为停留位置存储，并记录此停留行为的开始时间和结束时间；如果不存在速度为零的点，则不做处理；

第3步：从面向车辆的角度对停留车辆与兴趣点车辆、道路车辆进行关联，即判断停留车辆在停留期间属于Stay行为还是Close行为，并依次在Stay、Close表中描述车辆在此停留期间可能的行为；其次，在Trj_Stop表中存储此停留车辆的所处位置及其起止时间；

第4步：从面向对象的角度分析车辆运动车辆与兴趣点、道路对象的关联关系，采用Pass表存储运动车辆与兴趣点的关系，即车辆经过兴趣点的时间，采用Trj_Run表存储车辆运动车辆与道路车辆的关系，即车辆在路网中的行驶路线，包括各个道路的进出时间及顺序、行驶的长度。

9.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，轨迹时空特征模式分析系统框架：采用Spring框架，基于Oracle的MapViewer中间件完成三类典型性分析的查询及可视化，Oracle Maps JavaScript客户端工作在地图瓦片服务器和FOI服务器顶端的基于浏览器的地图渲染引擎,在浏览器中从地图瓦片服务器获取并展示地图,向FOI服务器发送FOI请求并将结果展示在地图瓦片图层之上，对用户的操作进行反馈；

Oracle应用程序服务器包括地图瓦片服务器、FOI服务器和地图渲染引擎，作为中间件完成地图渲染和数据加载、缓存，地图瓦片服务器获取、缓存、并提供预生成的、固定大小的地图瓦片的地图图像缓存引擎，接收客户端发送的关于某一等级下固定位置的地图图像的请求,并向客户端反馈指定位置的瓦片；FOI服务器运行在MapViewer内部的Java servlet,当客户端进行请求时，先查询数据库中的信息，再对查询结果进行绘制渲染，最后将渲染的结果反馈至客户端；地图渲染引擎处理客户端发送的请求，根据请求查询数据库从而获取对应的信息，再以图片形式(PNG、GIF、JPEG格式)构造地图瓦片，最后将地图瓦片反馈给客户端；

数据库存储需要的空间数据,基于MapBuilder工具通过定义样式、字体、颜色，从而快速的创建瓦片地图。

10.根据权利要求1所述车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台，其特征在于，轨迹时空特征模式分析系统模块包括三个部分：地图控制模块、轨迹时空特征模式查询模块和热门兴趣点分析模块；

(1)地图控制模块：显示地图主要包括底图、初始轨迹点、匹配后轨迹点及匹配后的路线图层，其中底图主要包括OSM地图和根据城市Oracle NDM构造的瓦片地图；

(2)轨迹时空特征模式查询：针对三类模式进行查询：位置‑时间模式、位置‑顺序模式、位置‑关系模式，这三类分析在轨迹数据查询中在时空二维方面添加限制条件，针对三类典型分析，基于SQL语言设计查询语句，并基于Oracle组件MapViewer将查询结果可视化并展示；

1)位置‑时间查询，在空间上限定位置信息，同时给出时间限制；

2)位置‑顺序分析，在空间上给出多个位置限制条件，通过位置出现顺序隐性地提出时间限制；

3)位置‑关系分析，在空间上限定位置信息，并给出轨迹之间相对于该位置的时间拓扑条件；

(3)热门兴趣点分析：展示城市热门景点和热门宾馆的分析结果，分别按个体和类别对城市景点的受欢迎程度进行分析。