轨迹相似度

1：首先获取第一路线以及第二路线的最小外接矩形，分别得到第一矩形(SW1*SH1)以及第 二矩形(SW2*SH2)。

其中，SW1、SH1分别为第一矩形的横向边长度和竖向边长度；SW2、SH2分

别为第二矩形的横向边长度和竖向边长度。

2：根据第一矩形(SW1*SH1)以及第二矩形(SW2*SH2)，得到融合源矩形(SW* SH)

取第一矩形以及第二矩形的横向边长最大值为融合源矩形的横向边长，取第一矩 形以及第二矩形的竖向边长最大值为融合源矩形的竖向边长。

即，使SW＝Max(SW1 ,SW2)，使SH＝Max(SH1 ,SH2)。

3：在第一路线或第二路线上的轨迹点相对融合源矩形位置不变基础上，通

过使融合源矩形缩放为目标矩形大小，依次得到第一路线以及第二路线上的多个轨迹点的 新坐标。

其中，目标矩形大小为标定数值。具体为宽和高均为D的正方形目标矩形(D，D)。如 图3 [1024*1024]的正方形。

首先，分别以融合源矩形(SW*SH)以及目标矩形(D，D)的左下角为坐标原点(0，0)，

构建融合源坐标系以及目标坐标系，得到第一路线或第二路线上的多个轨迹点的源坐标 (Sx，Sy)。

然后，通过使多个轨迹点的源坐标值(Sx，Sy)与融合源矩形对应边长(SW*SH)的比 值，等于多个轨迹点的新坐标值(Dx，Dy)相对目标矩形对应边长(D，D)比值，求解得到多个 轨迹点的新坐标(Dx，Dy)

4：轨迹点进行缩放，统一缩放为正整数

5：生成路线的二维矩阵

6：相似度模块，根据二维矩阵对应的1的重合度