论文摘要
目前的路口识别算法多数在密集采样的全球定位系统(GPS)轨迹数据基础上,采用车辆行驶方向转变作为依据进行路口识别。但稀疏采样的GPS轨迹数据由于采样时间间隔较长,无法准确模拟出车辆行驶方向。为此,针对交叉路口容易发生停车现象的特点,提出一种GPS轨迹数据的路口识别方法。从稀疏采样的GPS轨迹数据中提取出行驶轨迹的停车点及其后续点作为研究对象,依据改进GDBSCAN算法对提取出的停车点进行聚类,判断停车事件发生的热区。运用提取出的后续点对热区进行连通性计算,并根据连通性确定是否存在路口。实验结果表明,该路口识别方法具有较好的识别能力,且与DBSCAN算法相比,聚类速度明显提高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈亚玲,范太华
关键词: 稀疏采样,出租车,全球定位系统,轨迹数据,停车点,路口识别
来源: 计算机工程 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 西南科技大学计算机科学与技术学院
基金: 教育部人文社科基金“基于社交网络的涉核舆情挖掘关键技术研究”(17YJCZH260)
分类号: U495
DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052124
页码: 291-297
总页数: 7
文件大小: 1803K
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