基于时空众包的城市交通态势感知技术研究

发布时间：2020-08-02 19:10

【摘要】：近几年来,基于LBS技术的高速发展产生了大量轨迹数据,它能够为交通态势感知,智慧城市建设等提供良好的解决方案。传统的交通状况监测一般通过传感器来获取信息,但是传感器通常无法覆盖全部道路网络,而且易受物理因素影响,维护成本较高,导致大多数交通状况监测系统所收集的数据不完备,可用性较差。本课题从路网轨迹数据入手,采用时空众包技术丰富轨迹数据,对路网交通现状进行感知并预测未来趋势,提高交通监测质量。为了实现对路网交通态势的准确理解和预测,采用具体的众包策略来丰富可用轨迹数据:一方面,由于众包任务区域有限,通过速度预测技术估算未被观测到的路段的速度,提出基于相似交通趋势速度预测方法,判断交通状况;另一方面,由于不同区域的交通环境差异巨大,拥塞状况瞬息万变,提出基于元路径拥塞模式预测移动对象未来位置的方法,为交通决策调度提供依据。本文的主要贡献是:1、提出根据相关道路具有相似交通趋势理论预测交通速度,选取种子路段并根据交通趋势计算交通速度,提高了速度预测的准确性;2、提出基于元路径的拥塞模式挖掘方法,提取元路径的拥塞特征,采用聚类算法填补特征矩阵空缺值,从更细粒度捕捉拥塞变化规律;3、基于拥塞模式的位置预测方法,对移动对象的运动建模,基于挖掘出的拥塞模式实现准确,高效的位置预测。设计了基于时空众包的城市交通态势感知系统,通过相关实验证明本文提出方法的可行性和有效性。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491
【图文】：

5.2.3 界面及功能实现图 5.5 为移动端用户手机界面举例，左边按钮 START，按下即开始发送数据，右边按钮STOP，按下则停止发送数据。下面设定位置更新方式，分为根据时间间隔的更新和距离变化

众包模块系统界面

45图 5.7 选择区域界面结果分析于相似交通趋势的速度估算实验通过实验评估了提出的算法，实验目标是评估交通趋势估计模型和交通速度估性和效率。其中实验使用的路网数据是 OSM 北京地区数据，共有约 26902965048 个节点。地图匹配算法将 GPS 点匹配到道路网络上。为了测量不同时间的交通流量，将 288个时间间隔，即，每 5 分钟作为一个时间间隔t。因此，每个 GPS 记录都间隔。道路的交通速度为在 时刻，道路上的历史 GPS 记录的平均速度。为了

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本文编号：2778937