顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法 |
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引用本文: | 庄汉宸,张亚茹,王文轩,张书亮.顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法[J].地球信息科学,2023(4):754-765. |
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作者姓名: | 庄汉宸 张亚茹 王文轩 张书亮 |
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作者单位: | 1. 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;2. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(42071364)~~; |
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摘 要: | 渣土车轨迹数据蕴含丰富的行为模式信息,包括停车行为、运输路径、异常活动、渣土装载与倾倒OD点等关键特征,已逐渐成为渣土车运行监测与作业行为监管的主要数据来源。但是目前在渣土车作业行为提取中仍主要采用车载GPS数据结合工地电子围栏的传统签到系统,存在电子围栏与道路相互包含、重叠等一系列问题。针对传统渣土车作业行为提取中存在的车辆作业误判问题,本文提出一种顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法。(1)从运动状态和几何形态2个方面理解并识别渣土车作业行为模式;(2)利用顾及时间与距离的停留点提取算法提取车辆停留点,处理停留点与轨迹的映射关系,完成基于停留点的轨迹匹配;(3)构建平均相似值函数对轨迹进行语义信息增强;(4)提出SR-LGBM算法,筛选作业轨迹与非作业轨迹,实现渣土车的作业行为提取。采用南京市渣土车轨迹数据进行测试,结果表明,本文方法的准确率达97.29%,相比GaussianNB、Logistic Regression等传统分类算法其准确率与召回率均得到不同程度的提高,有效解决了电子围栏与道路重叠或多个围栏交叉造成的误判问题,可实现准确、高效的作业行为提取。
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关 键 词: | 渣土车轨迹数据 作业行为 作业行为模式 停留点 平均相似值函数 语义增强 轨迹特征参数 SR-LGBM算法 |
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