一种低采样率轨迹地图匹配方法组成比例

本发明专利技术公开一种低采样率轨迹地图匹配方法，包括以下步骤：首先对GPS轨迹进行噪音处理并建立路径索引；其次，搜索轨迹对应的候选路径，并使用候选路径的相似性对轨迹进行聚类；最后通过重采样提取聚类中心线，并将和聚类中心线LCSS距离最小的候选路径作为匹配结果。本发明专利技术的方法解决了极低采样率GPS轨迹地图匹配方法精度低的问题，同时也提高了地图匹配的效率。

A method of track map matching with low sampling rate

【技术实现步骤摘要】
一种低采样率轨迹地图匹配方法
本专利技术属于数据挖掘
，涉及一种基于聚类的低采样率轨迹地图匹配方法。
技术介绍
GPS轨迹数据是由一系列的GPS点数据组成，每个GPS点数据由必要的三元素<时间戳、精度、维度>和非必要元素<瞬时速度、瞬时角度>等组成，可以有效地记录移动物体的空间轨迹。随着定位设备GlobalPositioningSystemGPS的广泛使用，由定位设备所产生的轨迹数据被应用于各个领域。为了节省GPS信号接收器的能耗，会将GPS信号的接收间隔时间设置大于1分钟，因此产生的低采样率轨迹存在较大的不确定性，如果将这些低采样轨迹直接应用各领域会造成较大的偏差，最终导致人力、物力、财力的浪费。因此在轨迹预处理时需要将GPS低采样率轨迹匹配到道路网络上，以用于许多应用，例如城市移动计算，电子路网更新，运输分析和管理等。因此，高效且精准的低采样率地图匹配是急切需要的。一直以来，轨迹的地图匹配是一个重要的研究领域。但是现有的地图匹配方法大多都是针对高采样率轨迹的，尽管有一些针对低采样率轨迹的地图匹配方法，但本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低采样率轨迹地图匹配方法，本方法中用带权有向图G表示路网，本方法是为G中任意两点之间的低采样率GPS轨迹集合匹配最佳的路网路径，该低采样率GPS轨迹集合中包含多条低采样率GPS轨迹；其特征在于，具体包括如下步骤：/n步骤一，采用最短路径搜索法搜索G中任意两点之间的多条最短路径，对G建立R-tree空间索引，通过R-tree空间索引和最短路径搜索每条低采样率GPS轨迹的多条候选路径，组成每条低采样率GPS轨迹的候选路径集合；/n步骤二，计算任意两条低采样率GPS轨迹trj

【技术特征摘要】
1.一种低采样率轨迹地图匹配方法，本方法中用带权有向图G表示路网，本方法是为G中任意两点之间的低采样率GPS轨迹集合匹配最佳的路网路径，该低采样率GPS轨迹集合中包含多条低采样率GPS轨迹；其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤一，采用最短路径搜索法搜索G中任意两点之间的多条最短路径，对G建立R-tree空间索引，通过R-tree空间索引和最短路径搜索每条低采样率GPS轨迹的多条候选路径，组成每条低采样率GPS轨迹的候选路径集合；
步骤二，计算任意两条低采样率GPS轨迹trji和trjj之间的非相似度值dn(trji,trjj),若dn(trji,trjj)小于阈值εs，则trji和trjj组成互相邻近轨迹对；



其中，pathi和pathj分别表示低采样率GPS轨迹trji的候选路径集合和低采样率GPS轨迹trjj的候选路径集合；pathi,φ为低采样率GPS轨迹trji的候选路径集合pathi中的第φ个候选路径；为低采样率GPS轨迹trjj的候选路径集合pathj中的第个候选路径；pathi.count和pathj.coun分别表示pathi和pathj中的候选路径的数量；i、j均为自然数且i≠j；φ和均为自然数；表示pathi,φ与之间的非相似性值；



其中，代表通过LCSS算法计算出的pathi,φ和之间的最长公共子序列中元素的个数；
步骤三、采用基于DBSCAN的聚类方法对所有互相邻近轨迹对进行聚类，得到多组轨迹类；
步骤四，提取每个轨迹类的中心线；
步骤41，标记该轨迹类中所有GPS轨迹点为未访问状态，并对该轨迹类中所有低采样率GPS轨迹建立R-tree空间索引；
步骤42，在该轨迹类中所有轨迹的第一个GPS轨迹点p1中随机选择一个作为种子轨迹点并将其设置为已访问状态；

【专利技术属性】
技术研发人员：王欣，边文涛，崔革，冯筠，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61