基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩

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针对现有基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法不能有效评估关键点的问题,提出基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法——关键点前继修正算法(KPFA)。该算法通过计算同步欧式距离(SED)累积偏移量来发现轨迹点中信息量较大的关键点,同时设置阈值对关键点之前和上一个关键点之后的轨迹点进行修正,更好地保留轨迹信息。实验结果表明,和按时间比例的开窗算法(OPW-TR)及启发式空间质量简化算法的改进算法(SQUISH-E)相比,压缩率相同时KPFA的平均SED误差最小,并且运行时间最快且维持在100000m
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