精细地图融合手机信令的城市人口时空分布特征研究

针对城市人口时空分布研究中缺乏以精细地图数据为支撑的地理分析方法、不能真实反映人类活动目的等问题,提出了一种精细地图融合手机信令的方法。该方法以地图为智能底板,基于信令轨迹中的基站位置与精细地块的类型,通过空间计算和时间推理得到手机用户在每个时段的驻留地块以及驻留时长,建立基于精细地块的人口空间化模型;识别每个地块中的职住人口和短期到访人口,再汇总得到任意目标区域的实际服务人口总量及人群结构,分时段研究人口流动和聚集变化特征。经过验证,该方法提升了人口时空分布研究结果的真实性和实用性,弥补了手机基站定位与用户实际位置存在偏差且无法准确识别居民行为规律的不足,为城市人口精细化管理、重点区域人流监测与安全保障、优化公共资源配置等提供可靠的决策支撑。     

地理空间数据结合手机信令等多源数据刻画城市居民出行特征

本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。     

结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别

基于手机信令数据和地理信息数据,融合地理信息空间运算能力,创新性地提出了一种识别居民职住信息的方法。在Spark平台上,首先运用地理信息空间分析服务将手机信令数据绑定至地理实体,再通过降噪算法完成定位校准和信令数据的清洗、加工,最后构建数学算法和模型得到居民的工作地和居住地。以成都市居民连续两周的手机信令数据为例,验证了该方法的可行性,该成果将会为商业选址、客群管理、城市规划等应用提供数据支撑。     

基于改进滑动窗口算法的手机定位数据用户驻留区域识别

针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过空间约束规则对乒乓效应进行识别和优化,并对时空相邻聚簇进行归并.实验结果表明,该方法可提高异常漂移点识别的准确率和召回率,并有效处理乒乓效应,可明显提升用户时空行为刻画效果.     

黑龙江省地理信息产业园与移动公司服务合作

黑龙江省地理信息产业园与中国移动通信集团黑龙江有限公司达成战略合作协议,共同开发黑龙江省位置服务市场。省移动公司在移动通信网络覆盖（基站建设）、信道、线路租用、2G／3G技术支持等方面;省地理信息产业园在导航定位信息分布式计算、电子地图网络化服务、地理信息更新与维护方面,提供技术和数据资源的支撑。共同开展基于位置的导航、定位、监控以及增值业务。     

利用手机定位数据的用户特征挖掘

手机定位数据已经逐渐成为一类新兴的空间数据,可用于分析个体或大规模区域内群体的活动特征,服务于基于位置的服务和城市及交通规划等。提出了一种基于手机定位数据,结合区域内兴趣点(POI)、房产价格等,利用空间聚类及语义分析等手段,对用户特征进行分析和挖掘的方法。首先采用DBSCAN方法提取用户重点活动区域;其次,根据用户的活动规律假设对活动区域进行类别标注;最后引入自然语言处理方法对POI和楼盘描述信息进行词频分析。并结合区域内POI类别和房价信息推断用户可能的偏好特征及收入或消费能力等特征,对用户一个月的手机定位数据进行挖掘分析。结果表明,该方法对用户重点活动区域及个体喜好特征等能够进行较为有效的挖掘。     

DBSCAN与Kmeans相结合的手机大数据聚类方法研究

时空大数据是目前研究的热点。如何从海量手机信令数据中获取有价值的信息是研究手机信令数据的难点。本文在基于距离的点聚合方法的基础上,提出了将基于密度聚类算法DBSCAN与基于距离聚类算法kmeans相结合的点聚合算法。采用DBSCAN与kmeans相结合的点聚合算法实现手机信令数据的可视化,不仅能避免手机信令数据在可视化时点数据的堆叠和覆盖问题,而且使得其聚合后获取数据的空间分布结构更准确。     

基于联通位置大数据的武汉城市圈和鄂西生态圈的人口流动评价

随着我国经济化建设进程加快,区域城市一体化趋势也变得越来越显著。面对城市中日益增长的人口,准确地分析人口流动模式,确定城市间的人口流动情况对于优化城市管理模式、合理地进行城市规划有着积极的意义。基于手机信令的位置大数据有着空间和时间上连续、完整的特点,可在确保用户信息私密的情况下,准确、全方位地跟踪用户轨迹信息。基于此,本研究以湖北省一个月的联通手机位置大数据为例,利用大数据技术分析了湖北省武汉城市圈和鄂西生态圈的人口流动情况和特征,以期为进一步的城市规划/城市设计提供参考和指导。     

基于VGI的境外地理空间数据获取

为顺应改革开放和世界全球化发展需求,弥补我国缺少境外地理空间数据的不足,研究了通过VGI方式获取境外地理空间数据的新途径。通过问卷调查方式对志愿者贡献境外地理信息的意愿与方式进行了分析,设计了利用志愿者贡献的GPS轨迹数据提取道路、兴趣点数据的方法,开发了原型系统;并通过实际数据验证了该方法获取境外地理信息的可行性。     

基于手机信令的空间位置数据计算职住地

通过手机信令数据提取人们在使用手机时记录下来的基站位置和服务时间,用以识别居民出行的职业地和居住地。在分析提取到的手机信令数据时,由于数据采集、整合的质量问题,需要对手机信令数据进行提取、清洗、关联等预处理,在预处理后的标准化数据的基础上,通过搭建数学算法、模型来识别职业地和居住地,用以辅助城市交通调查、规划。     

Mobile user identification based on road networks and multiple distance measures

Mobile user identification aims at matching different mobile devices of the same user using trajectory data, which has attracted extensive research in recent years. Most of the previous work extracted trajectory features based on regular grids, which will lead to incorrect feature representation due to lack of geographic information. Besides, most trajectory similarity models only considered one single distance measure to calculate the similarity between users, which ignore the connection between different distance measures and may lead to some false matches. In light of this, we present a novel user identification method based on road networks and multiple distance measures in this article. The proposed method segments a city map into several grids and road segments based on road networks. Then it extracts location and road information of trajectories to jointly construct user features. Multiple distance measures are fused by a discriminant model to improve the effect of user identification. Experiments on real GPS trajectory datasets show that our proposed method outperforms related similarity measure methods and is stable for mobile user identification. Meanwhile, our method can also achieve good identification results even on sparse trajectory datasets.     

扩展卡尔曼滤波的安卓手机定位算法研究

随着手机定位的应用越来越多,目前市场中许多APP(Application)都会用到定位功能.但多数APP使用传统的定位算法,不能满足人们实时获取高精度地理位置信息的需求.现阶段对于手机的全球定位系统(GPS)芯片原始数据定位方法的研究较少,因此本文主要对利用手机GPS原始数据定位的可行性及定位算法进行了研究.利用Android 7.0系统提供的应用程序接口获取GPS芯片的原始数据参数,根据手机实用场景的速度特征,分别设计并实现了针对于静态场景的静态卡尔曼滤波和针对低速场景的动态卡尔曼滤波定位算法.通过静态实验以及电动车实验和步行实验的结果表明:与传统的定位算法相比,本文设计的静态卡尔曼滤波和动态卡尔曼滤波定位算法拥有更好的定位结果,更加接近实际行走路线,证明了利用手机GPS原始数据定位的可行性,同时也证明了设计的卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,论文的研究结果为实现静态与动态的高精度手机定位算法提供了理论依据.     

基于环境光修正的行人航迹推算

针对室内定位存在单一定位精度低,以及组合定位成本高、不易实现的问题,提出了一种利用环境光修正行人航迹推算（PDR）的方法。该方法利用智能手机采集的加速度、陀螺仪和磁力计数据实现PDR位置估计;同时利用手机的光线传感器实时获取所在位置的环境光强度信息,基于采集的室内环境光强度信息修正PDR轨迹中产生的累计误差。经试验数据分析,该方法可以有效地解决PDR轨迹中产生的累计误差,可为大型超市、地下停车场、隧道、矿井等室内光照强度较为稳定的区域提供定位技术帮助。     

室内位置轨迹的聚类与可视化

室内移动对象轨迹数据分析是商铺促销、室内空间规划、广告竞价等具有重要商业价值的应用基础,在公共安全、应急方案中也是必不可少的部分,近年来越来越受到研究者的重视。为了实现室内移动对象轨迹聚类分析,本文提出了一种将DBSCAN聚类算法与可视化相结合的综合分析方法。首先利用DBSCAN算法对某商场大厦内采集的基于手机Wi Fi信息的室内轨迹数据进行聚类处理;然后对得到的聚类成果和信息进行分析,为该商场的布局规划和店铺调整等提供一定的参考信息;最后,对该商场大厦的室内轨迹数据进行热度图可视化展示,并将展示效果与聚类结果进行对比,相互验证。     

利用手机信令数据刻画不同人物画像

本文基于微软亚洲研究院Geolife项目北京志愿者2007—2012年长时间尺度的手机信令数据,以个体为单元开展了出行类型和人物画像研究,提出了一种基于高簇聚类对用户轨迹类型进行划分,然后结合出行规律,综合考虑职业类型、年龄、爱好属性特征的人物画像刻画的方法.研究主要结论为:①本文划分了包括两点一线固定型、两点一线变化...     

移动测量、地理信息更新与城市管理智能化

城市管理智能化的基础是互联网、地理信息平台和云计算平台。地理信息平台的灵魂,是其数据的现势性。城市地理信息快速更新,涉及理念、经费和技术,这3个要素构成了城市测绘的历史性挑战,也是城市推行智能化管理的现实性瓶颈。本文提出基于真彩激光点云,构建一种城市自然数字模型;基于车载移动测量、无人机航摄、手机拍照、高清视频监控及云计算平台等技术手段,形成城市自然数字模型快速更新的技术体系;以实时更新的城市自然数字模型,构建具有最优现势性的城市地理信息平台,即以此奠定城市管理智能化的数据基础。     

Enabling Spatially Aware Mobile Applications

Recently, increasing numbers of mobile phones are appearing on the market that feature advanced navigation capabilities: embedded GPS receivers for global positioning, integrated digital compasses for detecting the heading of the device, or accelerometer‐based tilt sensors will potentially enable upcoming and future mobile phones to measure their location and orientation in 3D space. In this paper, we present an application framework for building spatially aware mobile applications – applications that visualize, process or exchange geospatial information – on mobile phones equipped with such features. The core component of the framework is a novel, platform‐independent XML data exchange format for the interface between application server and mobile device that describes the geographic vicinity of the user. The format enables a variety of new mobile interaction styles and user interface types – from traditional text‐based local search and information interfaces to innovative real‐time user interfaces like Geo‐Wands and Smart Compasses.     

用户GPS轨迹数据支持下的出行安全分析

安全是每次出行的重要因素之一，传统方法大多基于人力或视频协同才能完成安全监控，缺少以轨迹数据度量出行的方法。定位和跟踪系统的技术进步，GPS卫星定位技术的不断发展与普及，使利用车载导航装置、手持GPS装置收集及使用GPS数据点成为可能。本文提出了一种基于用户GPS轨迹数据评价安全的方法，并以校区内宿舍与实验室间的轨迹数据为研究对象，验证了方法的有效性。研究表明：用户轨迹在离开安全轨迹处，获得较低的安全得分。反之，用户轨迹如果与安全轨迹极为相似，则获得很高的安全得分。该方法在检验用户轨迹是否与安全轨迹相似极为高效，同时以轨迹数据的形式反映用户的出行安全。