一种面向海量浮动车数据的地图匹配方法

发布时间：2017-09-01 06:08

  本文关键词：一种面向海量浮动车数据的地图匹配方法

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【摘要】：浮动车数据已广泛应用于交通监管、智能出行、城市规划等领域,地图匹配是浮动车数据关键技术之一,保障匹配算法精度的同时提高匹配效率,是面向海量浮动车数据地图匹配方法的难点。本文提出一种基于HMM(Hidden Markov Model)的地图匹配模型,相对传统模型尝试了多个方面的改进:在发射概率计算中引入航向角变量,并探讨了该变量对模型精度的影响;以格网对路网进行划分,构建哈希索引,实现候选路段快速查找;采用路径无权距离替代路径实际距离,并对路网进行预处理,根据浮动车有限时间内的活动范围构建路段转移矩阵,实现路段转移概率快速计算,以减小路径匹配算法时间复杂度。将模型应用于北京出租车轨迹数据匹配结果表明,对于采样时间间隔在1~120 s的浮动车数据模型切实可行。在满足匹配精度应用需求的前提下,模型效率有了较大幅度提升,能有效应用于海量浮动车数据地图匹配。
【作者单位】： 中国科学院大学;中国科学院遥感与数字地球研究所;
【关键词】： 浮动车 地图匹配 隐马尔可夫模型 网格 路段转移矩阵
【基金】：国家科技支撑计划项目(2015BAJ02B00) 国家科技部政策引导类项目(2011FU125Z24)
【分类号】：U491.1;TP274.2
【正文快照】： 1引言交通信息采集是智能交通系统的基础,传统的信息采集技术包括感应线圈、摄像头、地磁等,随着移动传感器技术的发展,浮动车(Floating Car Data,FCD)技术逐渐成为国内外研究的热点。浮动车数据具备实时性强、采集成本低、覆盖范围广等优点,主要基于大规模实时运行的交通工具

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本文编号：770378