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基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
被引量:
5
1
作者
卢家品
罗月童
+2 位作者
黄兆嵩
张延孔
陈为
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期27-35,66,共10页
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只...
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数:选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。
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关键词
地图匹配
轨迹数据预处理
排名学习
深度神经网络
地理信息系统
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职称材料
题名
基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
被引量:
5
1
作者
卢家品
罗月童
黄兆嵩
张延孔
陈为
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期27-35,66,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61602146)
安徽省科技强警项目(1704d0802177)
文摘
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数:选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。
关键词
地图匹配
轨迹数据预处理
排名学习
深度神经网络
地理信息系统
Keywords
map
matching
trajectory
data
preprocessing
ranking
learning
deep
neural
networks
geographic
information
system
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
卢家品
罗月童
黄兆嵩
张延孔
陈为
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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