【摘 要】
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目前大多路口识别算法都是针对密集采样的GPS轨迹数据提出的,多采用车辆行驶方向转变作为依据来进行路口识别。但稀疏采样的GPS轨迹数据由于采样时间增长而无法准确模拟出车
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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教育部人文社科基金项目“基于社交网络的涉核舆情挖掘关键技术研究”(17YJCZH260)支持
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目前大多路口识别算法都是针对密集采样的GPS轨迹数据提出的,多采用车辆行驶方向转变作为依据来进行路口识别。但稀疏采样的GPS轨迹数据由于采样时间增长而无法准确模拟出车辆行驶方向,目前存在的路口识别方法并不适用。根据交叉路口更容易发生停车现象这一特点,本文提出了一种针对稀疏采样的GPS轨迹数据的路口识别方法。首先,从稀疏采样的GPS轨迹数据中提取出行驶轨迹中的停车点及其后续点作为研究对象;然后利用改进的GDBSCAN算法对提取出的停车点进行聚类,确定停车事件发生的热区。最后,利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,改进算法具有很好的路口识别能力,且聚类速度也得到了显著提高。
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