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浮动车地图匹配算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有浮动车地图匹配算法应用于城市复杂路网时面临的关键技术难点,本文基于浮动车数据,在 SuperMap GIS 平台下实现了城市交通路网的构建,并研究了一种浮动车地图匹配的新算法:基于网格的候选路段确定,基于距离、航向、可达性权重的定位点匹配及基于最短路径的行驶轨迹选择。算法能够满足浮动车地图匹配准确性与实时性的要求,为获取城市道路的交通拥堵状况信息提供可靠依据。 相似文献
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提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。 相似文献
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浮动车数据(Floating Car Data,FCD)已广泛应用于城市规划、智能交通系统中,其中地图匹配一直以来都是浮动车数据应用的技术难点。本文在已有地图匹配算法的基础上,提出了基于点序列和要素加权法的地图匹配模型,不仅考虑了当前GPS点的信息,同时也考虑了GPS数据的历史信息和道路网的拓扑结构,从空间关系上分析车辆行驶轨迹和道路的相似性。作者通过上海市出租车轨迹数据对算法进行验证,结果表明:该匹配模型解决了已有地图匹配算法的一些弊端,并且提高了地图匹配的精度,具有高效、实用的特点。 相似文献
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吴世全 《测绘与空间地理信息》2013,36(7):133-135,141
总结和概括了国内外浮动车研究技术的现状。总结了浮动车数据处理的关键技术,其中包括浮动车数据预处理、基于浮动车的地图匹配技术以及交通参数提取技术。探讨了目前国内外浮动车数据处理技术中存在的问题,并展望了浮动车技术的应用前景。 相似文献
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着眼于低频浮动车轨迹数据,对地图匹配问题进行了抽象,并分析了影响匹配结果的几何约束与拓扑约束。针对GPS采样的低频性和城市路网的复杂性,提出了一种路网拓扑约束下的增量型地图匹配算法(topology-constrained incremental matching algorithm,TIM)。选取北京市浮动车的GPS样例轨迹数据进行匹配,结果表明,该匹配算法在不同复杂程度的城市路网下均表现较好。 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献
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浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
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基于GPS轨迹数据的地图匹配算法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对GPS浮动车轨迹数据具有整体运动趋势的特点,结合城市路网行车限制的约束,提出一种GPS轨迹数据的全局地图匹配方法,综合考虑轨迹曲线与路网路径的曲线相似性、实际行车的路段几何拓扑和交通管制约束下的连通性,实现较好的地图匹配效果,并通过实验进行验证,为GPS浮动车数据的进一步分析应用打下基础。 相似文献
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针对现有车道级道路信息获取方法大多存在数据采集成本高、更新周期长、数据处理难度大等缺点,提出了一种基于浮动车数据(floating car data,FCD)的城市车道数量信息快速获取方法。首先根据浮动车数据的空间分布特征,利用Delaunay三角网方法对数据进行优选,通过探测优选后浮动车数据覆盖的宽度间接得到道路宽度;然后将一部分已知车道数量及浮动车数据覆盖宽度的路段作为训练样本,分析其车道数量和浮动车数据覆盖宽度之间的关系构建基本分类器;最后按照待测路段的浮动车数据分布宽度查找基本分类器,获取待测路段可能存在的若干个车道数量类型候选值,并利用约束高斯混合模型对最终车道数量类型进行确认。实验结果表明,该方法实现了从低精度浮动车数据中快速获取车道数量信息,提取精度达到了82.3%。 相似文献
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为了实现短时且精确的路况预测,通常需要海量采集卫星导航轨迹点,这使得基于传统文件/数据库系统的地图匹配方法无法满足复杂的实时分析要求。针对以上问题,本文提出的地图匹配方法,充分利用了NoSQL数据库的大数据存储、分布式计算等特点来对海量轨迹点进行匹配和存储,并将该方法应用在对深圳市交管部门浮动车卫星导航数据的分析,结果证明该方法具有有效性和精确性。 相似文献
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利用浮动车数据提取停车场位置 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前停车场信息采集手段周期长、成本高的问题,提出了利用浮动车数据自动提取停车场位置的方法。通过分析在停车场内采集的浮动车数据具有的典型特点后,使用DBSCAN算法检测出位于停车场内的点簇进而提取停车场的位置;同时针对DBSCAN算法具有高时间复杂度的缺点,结合定位点簇的空间尺寸限制条件构建了特定的空间索引,提高了聚类算法的效率。试验结果验证了该方法的有效性。 相似文献