基于车辆群体轨迹特征的新增道路检测与识别研究

发布时间：2021-06-09 23:44

　　改革开放40多年来,各地交通基础设施建设日新月异,为我国取得举世瞩目的经济奇迹提供了重要的支撑和保障。面对日新月异且日益复杂的交通路网,电子地图导航为方便公众出行发挥了重要作用,高德、百度等导航软件已成为很多人出行的必备工具。为更好地方便公众出行,我国相关政府部门和高德、百度等企业每年都投入巨大的人力物力进行路网信息更新的检测。海量的车辆群体轨迹数据蕴含了时间、空间及交通路网之间丰富的结构化知识,因此本文通过挖掘分析不同车辆群体轨迹特征与新增道路的相关性,提出了一种基于工程车车辆群体轨迹数据的施工区域识别方法以及一种基于出租车车辆群体轨迹数据的新增道路检测方法,主要的完成的工作如下:（1）系统调研了车辆群体轨迹与新增道路检测方法的国内外研究现状,并在此基础上对轨迹数据预处理、车路匹配算法、基于工程车车辆群体轨迹数据的施工区域识别、基于出租车群体轨迹数据的新增道路检测算法进行探讨并设计了本文的系统框架及方法。（2）在车路匹配算法的设计中,面临海量的轨迹数据和庞大的路网信息,为了提高匹配效率,本文利用倒排索引原理建立了路网网格与道路之间的映射关系,从而构建了交通轨迹数据快速获取候选路段列表... 

【文章来源】：福建工程学院福建省

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

013年-2017年公路里程及公路密度

基于车辆群体轨迹特征的新增道路检测与识别研究心三部分组成，其中最主要的部分就是车辆实时数据的采集和传把每一辆探测车看成一个路网信息探测器，当探测车种类比较少能全面的反映出路网变更的情况，而当一个城市探测车的数量和种别的时候，该城市区域就有一定轨迹数据的覆盖率，此时轨迹数据增道路的变更情况。另外，不同类型的探测车对路网变更检测有不如维修和新建道路一般要使用渣土车、水泥浇灌车等工程车，而新车后就有其余车辆轨迹经过，因此可以从不同类型车辆轨迹中提取，实现新增道路的检测。浮动车采集系统由于其具有采集车辆种成本低、效率高等特点，使其在路网变更检测和路网拓扑研究等方的应用，浮动车采集系统的主要组成如图 2-1 所示。

2 Longitude 经度 119.846683 Latitude 纬度 26.8450534 Speed 速度 23.725 Direct 方向 16 Time 时间戳 2017-11-30 07:04:13不同的浮动车的车载终端采集的交通轨迹数据属性会有所不同，比如方向信息，有些仿真平台采用车辆行驶方向与正北 0°的夹角来表示方向；而福建省北斗导航与智慧交通协同创新中心的轨迹数据的方向属性 d 表示为 0≤d≤7,d∈Z，0代表正北方向，顺时针方向改变 45°数值依次加 1。针对原始采集回来的轨迹数据进行挖掘分析和应用之前需要对轨迹数据进行处理。交通轨迹数据的处理流程一般分为预处理、存储、地图匹配、特征分析、新增道路检测等路网信息服务，具体的流程如图 2-2 所示。


本文编号：3221565