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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统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：CN119027448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410996568.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统是由何兆成;许焕挺设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及轨迹分析技术领域，提出一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统，包括：获取包括若干轨迹点的轨迹数据并进行预处理；计算所述轨迹数据中每个轨迹点的特征距离；基于所述轨迹点的特征距离得到移动模式发生变化的轨迹点；基于所述移动模式发生变化的轨迹点对轨迹数据划分为不同子轨迹，并对子轨迹判别为移动或静止状态，对相同状态的子轨迹进行合并，得到行人非机动车轨迹分割结果。相比现有技术划分不精确，计算量大的缺陷，本发明提出了一种更高效、精确且适用性广的分割方法。

本发明授权一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于变化点检测的行人非机动车轨迹分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包括若干轨迹点的轨迹数据并进行预处理，所述轨迹点包括经纬度和时间； 计算所述轨迹数据中每个轨迹点的特征距离； 基于所述轨迹点的特征距离得到移动模式发生变化的轨迹点； 基于所述移动模式发生变化的轨迹点对轨迹数据划分为不同子轨迹，并对子轨迹判别为移动或静止状态，对相同状态的子轨迹进行合并，得到行人非机动车轨迹分割结果； 所述计算所述轨迹数据中每个轨迹点的特征距离的步骤包括： 对于任一轨迹点，选取以所述轨迹点为起点前后一定距离的轨迹数据分别作为其过去轨迹和未来轨迹； 计算所述过去轨迹和未来轨迹的特征向量，并基于过去轨迹和未来轨迹的特征向量计算所述任一轨迹点的特征距离； 所述特征向量包括所述轨迹数据里所有轨迹点的平均速度、平均角度、平均密度和回路系数；所述平均密度包括轨迹点的平均邻居点数量；所述回路系数为轨迹数据直线距离与实际运动距离的比值；所述平均密度和所述回路系数的表达式如下： 其中，f3si为平均密度，其中Npi表示第i个轨迹点pi的半径R范围内邻居点的数量；l表示轨迹数据包含轨迹点的数量；f4si为回路系数，eu·表示欧式距离计算函数，n表示轨迹点的数量； 所述基于所述轨迹点的特征距离得到移动模式变化的轨迹点的步骤包括：将每个轨迹点的特征距离拟合成曲线为FitDistpi，其中，pi表示第i个轨迹点；基于曲线FitDistpi选出满足移动模式变化条件的轨迹点，得到移动模式变化的轨迹点；其中，所述移动模式变化条件的表达式如下： FitDist′pi‑1＞0 and FitDist′pi＝0 and FitDist′pi+1＜0其中，FitDist′pi为函数FitDistpi在pi的导数； 所述基于所述移动模式发生变化的轨迹点对轨迹数据划分为不同子轨迹，并对子轨迹判别分为移动或静止状态的步骤包括：基于所述子轨迹计算所述子轨迹的平均密度f3si和回路系数f4si，并基于预设判别条件进行判别为移动或静止状态，其中所述预设判别条件的表达式如下： f3si＞Nsand f4si＜Cs其中，Ns为预设密度阈值，Cs为预设回路系数阈值，若满足所述预设判别条件则判别该子轨迹为静止状态，否则判别该子轨迹为移动状态。

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