-
题名出行者子停留语义推断模型框架
被引量：6
- 1
-
-
作者
窦丽莎
曹凯
-
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
-
出处
《山东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第6期17-22,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61074140)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2010FM007)
-
文摘
利用GPS轨迹宏观背景信息推断出行者出行目的方法,存在信息采集繁杂、实时处理不便等问题.提出了直接以GPS轨迹数据的语义信息为研究对象,着眼于挖掘GPS轨迹中出行者的微观活动信息,从而推断出行者出行目的的新算法.该算法通过辨识轨迹停留中的子停留,挖掘子停留的语义信息,并用活动点特征参数(时长、速度、转角)对信息进行量化,将特征参数值与在大量数据统计结果基础上构建的判别信息库进行比对,得出子停留活动类型,继而推断出行者的出行目的.真实采集的数据集验证了所提算法的有效性.
-
关键词
智能交通
出行目的
语义挖掘
GPS轨迹数据
子停留
-
Keywords
intelligent transportation
deducing trip purpose
semantics mining
GPS trajectorydata
sub-stop
-
分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
-
题名基于GPS的出行者停止语义推断模型
- 2
-
-
作者
刘春
曹凯
-
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
-
出处
《山东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第4期48-52,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61074140)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2010FM007)
-
文摘
传统的车辆运动轨迹特性分析通常采用对其停止点加注语义的方法,该方法存在信息采集繁杂、信息遗漏以及实时处理不方便等问题.为此,提出以GPS轨迹数据中的语义信息为直接挖掘对象,运用马尔可夫链方法推断车辆运动下一停止点的方法.该方法通过辨识车辆停留中的子停留,利用车辆运动轨迹点特征参数(即时速度、停留时长等)进行信息量化,并与构建的判别信息库进行比对,从而挖掘车辆停留中的子停留语义信息.此外,通过划分车辆运行状态层次,统计每个子停留在每个状态层次的出现频率,以此推断车辆的未来停止点.实车测试结果表明,采集数据量越大,状态层次划分的越细,计算结果越稳定;预测范围越小,按照比例还原的电子地图产生的误差越小,所得的预测越准确.
-
关键词
车辆运动轨迹分析
语义注释
子停留
马尔可夫链
-
Keywords
vehicle trajectory characteristic analysis
semantic information
sub-stops
Markov chain
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
