国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:陈亚玲,范太华
单位:西南科技大学 计算机科学与技术学院,四川 绵阳 621010
关键词:稀疏采样, 出租车, 全球定位系统, 轨迹数据, 停车点, 路口识别
基金:教育部人文社科基金“基于社交网络的涉核舆情挖掘关键技术研究”(17YJCZH260)。
目前的路口识别算法多数在密集采样的全球定位系统(GPS)轨迹数据基础上,采用车辆行驶方向转变作为依据进行路口识别。但稀疏采样的GPS轨迹数据由于采样时间间隔较长,无法准确模拟出车辆行驶方向。为此,针对交叉路口容易发生停车现象的特点,提出一种GPS轨迹数据的路口识别方法。从稀疏采样的GPS轨迹数据中提取出行驶轨迹的停车点及其后续点作为研究对象,依据改进GDBSCAN算法对提取出的停车点进行聚类,判断停车事件发生的热区。运用提取出的后续点对热区进行连通性计算,并根据连通性确定是否存在路口。实验结果表明,该路口识别方法具有较好的识别能力,且与DBSCAN算法相比,聚类速度明显提高。
来源:2019年第5期
《计算机工程》期刊编辑部