摘要：【目的】针对交通方式混合模式下城市居民移动产生的GPS时空轨迹数据,实现城市道路交叉路口的自动识别。【方法】将交叉路口识别转化为一个有监督的分类学习问题。利用GeoHash算法对原始轨迹和轨迹活动区域进行编码和分格;将编码轨迹与活动区域编码矩阵映射成二值化融合矩阵,构建交叉路口特征集合;最后利用带有滑动窗口的K近邻分类算法,实现城市交通的交叉路口识别。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上的对比实验表明,经过GeoHash编码转换,数据集规模平均缩减率达到原有轨迹点数量的39%,降低了计算的时间复杂度;同时,识别精度优于传统的基于转向角度的交叉路口识别方法,当误差距离为50米时,综合评价指数的F1-Measure达到0.82。【局限】需要在更多城市真实轨迹数据集上进一步检验该方法的有效性。【结论】本文所提方法不受交通模式变化而产生的GPS轨迹采样频率影响,能解决混合交通模式数据集上的城市交叉路口自动识别问题,具有较强的通用性。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社