Print

基于稀疏采样GPS轨迹数据的路口识别方法

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。

论文目录

  • 0 概述
  • 1 停车数据准备
  •   1.1 停车点提取
  •   1.2 后续点提取
  • 2 停车点聚类
  • 3 路口确认
  • 4 实验结果与分析
  • 5 结束语

    • 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

    下载量: 151

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/bf216d9545f81bce59196488.html