【摘 要】
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为实现实时、全覆盖的高速公路车辆分类,提出基于手机信令数据的Lepus方法,其包括离线和在线两部分。在离线部分,根据同一时空下信令轨迹和带有车辆类别的GPS轨迹建立信令轨
【机 构】
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中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61472408）
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为实现实时、全覆盖的高速公路车辆分类,提出基于手机信令数据的Lepus方法,其包括离线和在线两部分。在离线部分,根据同一时空下信令轨迹和带有车辆类别的GPS轨迹建立信令轨迹、车辆类别和信令可识别车辆之间的联系;基于这些标注后的信令可识别车辆,提取车辆分类的特征并用于分类模型的离线训练。在线部分,用分类模型处理到达的信令流,实现对车辆的实时分类。实验结果表明,Lepus方法可以有效实现实时的车辆分类。
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