融合移动通信数据的车辆路网轨迹分析

发布时间：2020-11-03 05:09

　　 近一二十年来,我国智能城镇化的快速发展和农村人口单向向城市流动的逐步增加,给城市建设中的治安建设和城市交通管理带来了很大的持续性压力。智能交通系统是智慧城市建设和管理的热点,卡口数据、移动通信数据和交通路网数据是建设智能交通系统所需的重要数据,更是现代化城市规划和建设及交通管理的城市基础数据。本文基于地图数据、移动通信数据、卡口车辆信息数据进行融合移动通信数据的车辆路网轨迹智能分析,为移动通信数据和卡口车辆信息数据建立了一种不同类型轨迹数据的相似性度量方法。通过相似度度量,可以寻找与某一移动通信轨迹高度匹配的车辆轨迹,为公安刑侦过程中提供“从手机、车到人”的方法借鉴,为智能公安平台提供技术参考。主要工作如下:第一,交通路网数据的提取。从开源地图数据库Openstreetmap上获取地理信息数据,并运用ArcGIS软件和Python对数据进行解析与清洗,提取目标地区的交通路网数据。第二,移动通信数据和卡口数据的处理。针对移动通信数据,对基于COO(Cell of Origin,小区)定位的数据,用Viterbi(维特比)算法进行地图匹配,将移动通信数据匹配到目标地区的交通路网上;针对卡口数据,首先对数据进行清洗和整理,然后采用基于Dijkstra的地图匹配方法,将卡口轨迹数据匹配到目标区域的交通路网上,形成较为完整的基于交通路网的车辆路网轨迹数据,解决轨迹的稀疏性问题。第三,将卡口数据与移动通信数据相融合,采用Fréchet distance(弗雷歇距离)对轨迹数据进行智能分析,在给定某一通信信息数据的情况下,用Fréchet轨迹相似度度量的方法,通过全局搜索,寻找与该通信信息数据高度匹配的车辆轨迹,达到了从通信信息定位到车辆的应用,并且通过该方法,可以将通信信息的轨迹更新为车辆路网轨迹,修正移动通信轨迹的不准确性。
【学位单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：C81
【部分图文】：

图 2-2 JOSM 解析下的上下店路示意图代码三展示了一个 Relation 元素，该 Relation 是一个由多个 W个多面结构的河提岸线。代码三：lation id="569810" visible="true" version="13" changeset="604889p="2018-07-07T13:10:49Z" user="lorenzo23622" uid="476483">member type="way" ref="52511253" role="outer"/>member type="way" ref="605864180" role="outer"/>member type="way" ref="605864179" role="outer"/>member type="way" ref="487814034" role="inner"/>member type="way" ref="9212646" role="inner"/>member type="way" ref="474366227" role="inner"/>member type="way" ref="9210865" role="inner"/>member type="way" ref="9216556" role="inner"/>member type="way" ref="9211606" role="inner"/>

图 2-3 XML 文档下的 QZFZ 区边界线图 2-4 JOSM 和 OSM 地图下的 QZFZ 区边界线图二、根据获得的 relation id，通过 Overpass turbo 发送如下代码二的请求，获取丰泽区的矢量路网地理信息数据。代码二：

图 2-4 JOSM 和 OSM 地图下的 QZFZ 区边界线图二、根据获得的 relation id，通过 Overpass turbo 发送如下代码二的请求，丰泽区的矢量路网地理信息数据。代码二：<osm-script timeout="1800" element-limit="100000000"><union><area-query ref="3604430443"/><recurse type="node-relation" into="rels"/><recurse type="node-way"/><recurse type="way-relation"/></union><union><item/>
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本文编号：2868136