1.一种轨迹数据停留识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：识别轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段；
步骤b：根据生活基本规律及轨迹分段邻接关系设定所述不确定分段的归属类型判定规则，根据所述归属类型判定规则判定不确定分段属于停留分段或移动分段；
步骤c：将所述显著的停留分段与所述不确定分段判定的停留分段进行合并，得到最终停留分段。
2.根据权利要求1所述的轨迹数据停留识别方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述识别轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段具体为：将所述轨迹数据的原始轨迹进行原始轨迹分段处理，在所述原始轨迹分段的基础上，根据每个分段停留归属度，采用增长聚类的方法，分别识别出轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段。
3.根据权利要求2所述的轨迹数据停留识别方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述识别停留分段的方式为：从原始轨迹分段的第一个分段开始，连续停留归属度均小于阈值ω的原始轨迹分段组成新的轨迹分段，所述新的轨迹分段的停留归属度大于阈值ω，同时，所述新的轨迹分段的持续时间大于阈值T0；所述识别移动分段的方式为：如果分段的停留归属度小于给定停留归属度阈值θ，则其属于移动分段，从原始分段轨迹的第一个分段开始，将连续的停留归属度小于阈值θ的轨迹分段合并，形成一个移动分段。
4.根据权利要求3所述的轨迹数据停留识别方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述根据归属类型判定规则判定不确定分段属于停留分段或移动分段具体包括：如果一个不确定分段与临近的移动分段一起的持续时间较长，则判定该不确定分段为停留分段；针对“移动-不确定-移动”模式，如果两段移动方向夹角大于90度，判定该不确定分段为停留分段；针对“停留-不确定-停留”模式，如果“不确定”处于夜间休息时段之内，判定该不确定分段为停留分段。
5.根据权利要求4所述的轨迹数据停留识别方法，其特征在于，所述步骤b还包括：设定停留归属度判定阀值U0，将不适用于所述归属类型判定规则的不确定分段的停留归属度与归属度判定阀值U0进行比较，并将停留归属度大于归属度判定阀值U0的不确定分段判定为停留分段，将停留归属度小于归属度判定阀值U0的不确定分段判定为移动分段。
6.一种轨迹数据停留识别系统，其特征在于，包括：
类型识别模块：用于识别轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段；
第一类型判定模块：用于根据生活基本规律及轨迹分段邻接关系设定所述不确定分段的归属类型判定规则，根据所述归属类型判定规则判定不确定分段属于停留分段或移动分段；
数据合并模块：用于将所述显著的停留分段与所述不确定分段判定的停留分段进行合并，得到最终停留分段。
7.根据权利要求6所述的轨迹数据停留识别系统，其特征在于，还包括轨迹分段模块，所述轨迹分段模块用于将轨迹数据的原始轨迹进行原始轨迹分段处理；所述类型识别模块识别轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段具体为：将所述轨迹数据的原始轨迹进行原始轨迹分段处理，在所述原始轨迹分段的基础上，根据每个分段停留归属度，采用增长聚类的方法，分别识别出轨迹数据中显著的停留分段、移动分段和不确定分段。
8.根据权利要求7所述的轨迹数据停留识别系统，其特征在于，所述类型识别模块包括停留识别单元和移动识别单元；
所述停留识别单元用于识别轨迹数据中显著的停留分段，具体识别方式为：从原始轨迹分段的第一个分段开始，连续停留归属度均小于阈值ω的原始轨迹分段组成新的轨迹分段，所述新的轨迹分段的停留归属度大于阈值ω，同时，所述新的轨迹分段的持续时间大于阈值T0；
所述移动识别单元用于识别轨迹数据中显著的移动分段，具体识别方式为：如果分段的停留归属度小于给定停留归属度阈值θ，则其属于移动分段，从原始分段轨迹的第一个分段开始，将连续的停留归属度小于阈值θ的轨迹分段合并，形成一个移动分段。
9.根据权利要求8所述的轨迹数据停留识别系统，其特征在于，所述第一类型判定模块根据归属类型判定规则判定不确定分段属于停留分段或移动分段具体包括：如果一个不确定分段与临近的移动分段一起的持续时间较长，则判定该不确定分段为停留分段；针对“移动-不确定-移动”模式，如果两段移动方向夹角大于90度，判定该不确定分段为停留分段；针对“停留-不确定-停留”模式，如果“不确定”处于夜间休息时段之内，判定该不确定分段为停留分段。
10.根据权利要求9所述的轨迹数据停留识别系统，其特征在于，还包括第二类型判定模块；
所述第二类型判定模块用于设定归属度判定阀值U0，将不适用于所述归属类型判定规则的不确定分段的停留归属度与归属度判定阀值U0进行比较，并将停留归属度大于归属度判定阀值U0的不确定分段判定为停留分段，将停留归属度小于归属度判定阀值U0的不确定分段判定为移动分段。