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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种融合密度值和K-means算法的车辆轨迹聚类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116010838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310031352.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种融合密度值和K-means算法的车辆轨迹聚类方法是由周旭;徐腾鹏;刘衍珩设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合密度值和K-means算法的车辆轨迹聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合密度值和K‑means算法的车辆轨迹聚类方法，包括如下步骤：步骤一、采集原始轨迹数据进行预处理后获得轨迹集合；步骤二、依次对轨迹集合中的轨迹两两之间计算轨迹距离；步骤三、确定轨迹集合中所有轨迹的密度，并将密度值最大的轨迹作为第一条中心轨迹添加至簇中心轨迹集合中；步骤四、依次计算轨迹集合中剩余轨迹被选为中心轨迹的权重，将权重值最大的剩余轨迹作为下一条中心轨迹，并将其移入簇中心轨迹集合中，直至簇中心轨迹集合的容量达到K时，中心轨迹挑选完成；步骤五、将轨迹集合中密度最低值的轨迹移除，再次进行K‑means聚类，直至达到迭代次数或者轨迹簇内的元素不再改变，轨迹聚类过程结束。本发明具有聚类精度高的特点。

本发明授权一种融合密度值和K-means算法的车辆轨迹聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种融合密度值和K-means算法的车辆轨迹聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、采集车辆移动的轨迹数据进行预处理后，获得轨迹集合TS＝{T1,T2,…Ti,…Tj,…Tn}； 其中，Ti为第i条轨迹，Tj为第j条轨迹，且i＝1～n，j＝1～n，Ti＝{i,p1,p2…pt,…pm}，Tj＝j,q1,q2…qt,…ql，pt为轨迹Ti在时间戳为t处的轨迹点x1,y1,t，qt为轨迹Tj在时间戳为t处的轨迹点x2,y2,t； 步骤二、依次对所述轨迹集合中的轨迹两两之间计算轨迹距离，并将所述轨迹集合中所有轨迹间的轨迹距离保存至轨迹距离矩阵中； 其中，所述轨迹距离满足： DTi,Tj＝Dpt,qt； 式中，DTi,Tj为轨迹Ti和轨迹Tj之间的距离，Dpt,qt为轨迹点pt和轨迹点qt之间的变换距离，且轨迹点pt和轨迹点qt之间的变换距离满足： 式中，dpt,qt为轨迹点pt和轨迹点qt之间的实际距离，min{dpt-1,qt-1,dpt-1,qt,dpt,qt-1}为轨迹Ti和轨迹Tj间的对齐点对的最小距离； 步骤三、确定所述轨迹集合中所有轨迹的密度，并将密度值最大的轨迹作为第一条中心轨迹添加至簇中心轨迹集合TScen＝{Tc1,Tc2,…,Tcz…,Tck}中； 其中，所述轨迹的密度满足： 式中，ρT为轨迹T的密度，ux为函数取值，Eps为邻域距离，Tcz为第z条中心轨迹，z＝1～k； 步骤四、依次计算所述轨迹集合中每条剩余轨迹被选为中心轨迹的权重，将所述轨迹集合中权重值最大的剩余轨迹作为下一条中心轨迹，并将其移入簇中心轨迹集合中，直至簇中心轨迹集合的容量达到K时，中心轨迹挑选完成； 其中， 步骤五、将所述轨迹集合中密度最低值的轨迹移除，再次进行K-means聚类，直至达到迭代次数或者轨迹簇内的元素不再改变，轨迹聚类过程结束。

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