基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配算法
本文关键词:基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配算法
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【摘要】:针对现有地图匹配算法在低采样率时错误率较高的问题,提出一种全局投票地图匹配算法.算法在浮动车GPS轨迹数据的基础上,充分考虑道路网络的拓扑结构和不同距离的GPS轨迹点对匹配过程的影响.算法考虑道路网络的几何特性和拓扑结构,首先得出作为初始结果的静态匹配矩阵,定义距离加权函数对静态匹配矩阵进行修正,得到动态匹配矩阵,在此基础上进行全局投票,找出最优轨迹作为地图匹配的结果.最后采用杭州出租车数据对算法进行验证,结果显示:在采样率低情况下,算法能够充分利用已有信息,得到较好的地图匹配效果.
【作者单位】: 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】: 浮动车 低采样率 拓扑信息 距离加权 全局投票 地图匹配
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61374152) 浙江省公益性技术应用研究计划项目(2012C23126)
【分类号】:U495
【正文快照】: 浮动车一般是指安装了GPS轨迹定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车和出租车.浮动车技术是近年来兴起的一种动态交通信息检测的技术,是近年来智能交通系统中所采用的获取道路交通信息的先进技术手段之一[1].浮动车可以定期将车辆编号、时刻、方向、经纬度坐标等数据传送到
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2 吴t熇,
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