期刊文章详细信息
IIVMM:针对低频GPS轨迹的改进交互式投票匹配算法
IIVMM:An Improved Interactive Voting-based Map Matching Algorithm for Low-sampling-rate GPS Trajectories
文献类型:期刊文章
YAN Sheng-long;YU Juan;ZHOU Hou-pan(Smart City Research Center,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China)
机构地区:[1]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
年 份:2019
卷 号:46
期 号:9
起止页码:325-332
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊
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。
关 键 词:地图匹配 低采样 方向 约束
分 类 号:TP301]
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