车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型

P208; 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Ha usdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提...

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Published in测绘学报 Vol. 48; no. 11; pp. 1391 - 1403
Main Authors 万子健, 李连营, 杨敏, 周校东
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉,430072%地理信息工程国家重点实验室,陕西西安,710054 01.11.2019
Subjects
交叉口识别
道路网
决策树
车辆轨迹数据
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2019.20190011

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Summary:P208; 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Ha usdorff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.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2019.20190011