IIVMM:针对低频GPS轨迹的改进交互式投票匹配算法

论文摘要

地图匹配是根据离散采样的定位数据(GPS坐标)识别移动对象(车辆、行人等)在道路网络中的运动路径的过程。它是许多基于GPS轨迹数据分析和位置分析等相关应用的必要处理步骤。针对现有的算法在应用于低采样轨迹数据时存在的匹配准确率和效率较低的问题,文中提出一种基于交互式投票的改进地图匹配算法。该算法不仅考虑了距离特征、道路的拓扑结构以及路段的限速,还考虑了每个GPS点的实时移动方向和速度,以提高算法的匹配准确率。其次,该算法还加入了基于方向和限速的滤波器,通过约束条件过滤候选噪声路段,以提高算法的匹配效率。为了验证算法的性能,使用了两组真实数据集对所提算法与现有的IVMM算法和AIVMM算法进行比较。实验结果表明,所提算法在匹配性能上优于现有的两种算法。

论文目录

• 1 引言
• 2 基本概念和问题描述
• 3 IIVMM算法
•   3.1 候选集准备
•   3.2 位置环境分析
•     3.2.1 空间分析
•     3.2.2 时间分析
•     3.2.3 约束分析
•   3.3 加权分析
•   3.4 交互式投票
•     3.4.1 寻找局部最优路径
•     3.4.2 全局投票
•   3.5 算法复杂度分析
• 4 实验
•   4.1 实验环境
•     4.1.1 实验数据
•     4.1.2 参数设置
•     4.1.3 评估标准
•   4.2 实验结果
•     4.2.1 可视化匹配结果
•     4.2.2 匹配性能对比

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 严盛隆,于娟,周后盘

关键词: 地图匹配,低采样,方向,约束

来源: 计算机科学 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用

单位: 杭州电子科技大学智慧城市研究中心

基金: 国家自然科学基金(61702148)资助

分类号: P228.4;TP301.6

页码: 325-332

总页数: 8

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