| 摘 要： | 红绿灯位置是道路上行人和车辆的交会点，极大影响着道路结构和交通运行，在城市路网中起着重要的枢纽作用。针对目前红绿灯位置检测方法准确率不够高、覆盖面区域不完整等问题，提出了一种基于轨迹数据的交通灯位置检测方法。该方法基于聚类-合并-分类-合并的四级模型，首先从清理过的轨迹数据中提取隐含的车辆行驶特征，再采用具有噪声的基于密度的聚类（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）方法得到转向和停驻两类聚类中心，对这两类聚类中心进行合并，获得红绿灯位置的候选位置；根据候选位置一定范围内的轨迹点提取该区域的车流行驶特征，然后采用梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）算法进行分类，最后将候选位置的正样本融合，以检测红绿灯位置。采用成都市浮动车GPS轨迹数据进行实验，检测结果的F1分数为0.947，效果优于常规的机器学习方法。实验结果表明，基于GPS轨迹数据，采用提出的四层模型能有效检测出红绿灯的位置，该模型可被用于城市大范围红绿灯位置信息的快速获取和更新。
|
