基于约束高斯混合模型的车道信息获取

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%。     

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

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。     

数据清洗和空间可视化在浮动车数据处理中的应用

浮动车数据清洗是交通大数据研究的基础性工作之一。针对浮动车数据量大,数据冗余度高,普通研究者不便于分析等问题,利用FME软件设计了数据清洗与空间可视化方法,有效提高了数据的可靠性和准确性;并对浮动车数据进行了空间可视化表达,提供了一种直观、可靠、有效的空间化、可视化分析方法,有效促进了浮动车数据的研究和利用。     

基于OSM的浮动车轨迹数据校正方法

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。     

一种基于约束的最短路径低频浮动车数据地图匹配算法

针对精度差、频率低的浮动车数据特点,给出了空间和拓扑约束下的最短路径浮动车数据地图匹配算法,基于不同采样频率的匹配结果证明算法准确度高。基于武汉市浮动车数据的匹配结果表明,算法具有高可靠性,可以用于浮动车数据的交通信息提取与特征挖掘。     

基于浮动车数据交通参数提取技术探讨

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。     

利用浮动车数据挖掘城市职住空间关系

基于浮动车大数据,利用数据挖掘技术,在空间格网及行政区划两个空间尺度下研究城市职住空间特征,从通勤距离和通勤时间、浮动车数据在空间上的聚类结果及职住分离指标等多个方面对武汉市三环线范围内的职住空间特征进行了分析.结果表明,基于浮动车大数据可以快速、精细化地分析职住空间特征,分析结果可为城市规划提供依据.     

一种基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配技术

针对浮动车轨迹数据挖掘中的空间语义分析问题, 阐述了传统的电子导航地图匹配方法用于浮动车轨迹地图匹配时的主要问题, 提出了基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配算法, 并结合实际数据进行了试验验证, 本文提出的基于空间语义特征的全局路径匹配方法取得了很好的匹配效果, 并可还原浮动车轨迹经由的真实路径。     

浮动车地图匹配算法研究

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。     

利用浮动车大数据进行稀疏路段行程时间推断

针对利用实时浮动车数据估计路段行程时间时存在的数据稀疏性问题,提出了构建三层神经网络模型,以目标路段与邻接路段间的特征关系为输入、目标路段与邻接路段行程时间比值为输出,利用浮动车历史大数据获取路段之间的交通时空关联关系,继而用于路段行程时间的推断。采用武汉市2014年3~7月的浮动车GPS历史数据进行验证,得到的路段行程时间估计值的平均绝对百分比误差小于25%,证明了所提方法的有效性。