论文摘要
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高原,王东,冯宏伟,施元磊,段治州
关键词: 交叉路口自动识别,轨迹,编码,近邻算法
来源: 数据分析与知识发现 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 自然地理学和测绘学,公路与水路运输
单位: 西北大学经济管理学院,西北大学信息科学与技术学院
基金: 教育部社会科学研究一般项目“基于大数据挖掘的文化旅游时空认知分析及演变模式研究”(项目编号:18YJA630025)的研究成果之一
分类号: U491.23;P228.4
页码: 24-34
总页数: 11
文件大小: 3203K
下载量: 205
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标签：交叉路口自动识别论文; 轨迹论文; 编码论文; 近邻算法论文;