车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型

论文摘要

众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。

论文目录

• 1 决策树支持下的交叉口识别
•   1.1 道路交叉口车辆变道轨迹片段分析
•     1.1.1 直曲比
•     1.1.2 转向角度
•     1.1.3 行驶速度
•   1.2 基于CART决策树的变道轨迹片段识别模型
•     1.2.1 基于移动开窗的轨迹线剖分模型
•     1.2.2 基于决策树学习的轨迹片段分类模型
•     1.2.3 变道轨迹片段提取过程
• 2 交叉口区域轨迹片段聚类与道路结构线生成
•   2.1 轨迹片段聚类
•   2.2 道路结构线生成
• 3 试验分析与评价
•   3.1 试验数据与环境设置
•   3.2 结果分析
•     （1） 漏识别,即交叉口结构整体或部分丢失。
•     （2） 结构不准确,即交叉口识别结果与实际分布状态间存在不一致。
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 万子健,李连营,杨敏,周校东

关键词: 车辆轨迹数据,道路网,交叉口识别,决策树

来源: 测绘学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 武汉大学资源与环境科学学院,地理信息工程国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金(41871377),国家自然科学基金联合基金(U176420021),国家重点研发计划(2017YFB0503500)~~

分类号: TP391.41;U491.23

页码: 1391-1403

总页数: 13

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