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基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
被引量:
1
1
作者
高原
王东
+2 位作者
冯宏伟
施元磊
段治州
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第11期24-34,共11页
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与...
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。
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关键词
交叉路口
自动识别
GPS轨迹
GeoHash编码
K近邻算法
原文传递
题名
基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
被引量:
1
1
作者
高原
王东
冯宏伟
施元磊
段治州
机构
西北大学经济管理学院
西北大学信息科学与技术学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第11期24-34,共11页
基金
教育部社会科学研究一般项目“基于大数据挖掘的文化旅游时空认知分析及演变模式研究”(项目编号:18YJA630025)的研究成果之一
文摘
【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。
关键词
交叉路口
自动识别
GPS轨迹
GeoHash编码
K近邻算法
Keywords
Autornatic Intersection Identification
GPS Trajectory
GeoHash Coding
K Nearest Neighbor Algorithm
分类号
P209 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPS轨迹数据的城市交叉路口识别
高原
王东
冯宏伟
施元磊
段治州
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
1
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