【摘 要】
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为了更加精确、快速地对城市中移动对象的交通模式进行检测,提出了利用停留点和运动特征进行交通模式检测的并行算法.首先,提取出不同交通模式中停留点特征,即分别对各种交通
【机 构】
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南京师范大学计算机科学与技术学院; 南京师范大学地理科学学院;
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.41471371)
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为了更加精确、快速地对城市中移动对象的交通模式进行检测,提出了利用停留点和运动特征进行交通模式检测的并行算法.首先,提取出不同交通模式中停留点特征,即分别对各种交通模式的停留点进行识别,并通过聚类算法挖掘不同交通模式特有的停留点特征.然后,提取出不同交通模式中的运动特征,主要包括最大速度、平均速度、停止率等.利用提取的停留点特征和运动特征构建分类器,以预测新轨迹的交通模式.最后,提出了基于Spark的并行算法进行交通模式检测.实验结果表明,停留点特征和运动特征能够更大程度地呈现出不同交通模式之间的区别,且检测精度高于其他方法.此外,并行算法可以提高交通模式的识别效率.
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