發(fā)布時間：2017-11-23 11:27

  本文關鍵詞：基于交通軌跡數據挖掘的道路限速信息識別方法

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【摘要】：分析了道路限速信息的時空變化性,提出一種基于軌跡數據挖掘技術的道路限速信息自動識別方法。為了實現海量交通軌跡數據的快速處理,研究了快速地圖匹配與數據清洗等預處理算法,分析了交通軌跡數據的速度分布特性與最高車速限制指標�；诼范涡熊囁俣鹊慕y(tǒng)計特性,構建了道路特征向量模型,以快速提取海量軌跡數據的潛在特征信息。提出了多投票K近鄰分類算法對數據特性進行訓練與學習,以實現對道路限速信息的快速識別。以福州市交通路網及其浮動車軌跡數據構建試驗樣本集進行訓練、學習與交叉驗證試驗。試驗結果表明:在訓練過程中,當樣本數量達到1 200時,方法的識別準確率最高達到93%,在僅有150個小訓練樣本下,方法的識別準確率也達到75%;方法具有近線性的處理性能,處理1.0×106條道路的限速信息僅用時46ms。
【作者單位】： 中南大學信息科學與工程學院;福建工程學院福建省汽車電子與電驅動技術重點實驗室;中南大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61304199) 福建省中青年教師科技項目(JA14209) 福建省自然科學基金項目(2012J06015,2013J01214) 福建省科技重大專項專題項目(2013HZ0002-1) 福建省科技計劃項目(2012I0002,2014H0008)
【分類號】：U491
【正文快照】： 0引言道路限速作為交通管理的一項重要安全措施,在交通安全管理和城市交通規(guī)劃中占有重要的地位[1-5]。交通信息服務部門主要通過人工實地采集道路限速信息,但道路限速并不是一成不變的,交通管理部門會根據道路的交通流量、周邊區(qū)域的開發(fā)情況、交通飽和度等條件的變化,適時地

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本文編號：1218316