【技术实现步骤摘要】
基于全局合作式投票的地图匹配方法、系统、介质及终端
本专利技术涉及地图匹配
，特别是涉及一种基于全局合作式投票的地图匹配方法、系统、介质及终端。
技术介绍
随着科技在交通领域的飞速发展，GPS设备得到了越来越广泛的应用，越来越多装有GPS设备的车辆行驶在城市道路当中；GPS数据包含经度、维度、时间戳、车辆瞬时方向及瞬时速度信息等等，包含了丰富的车辆时空行驶特性，海量的GPS数据正在逐渐的成为智能交通系统以及相关服务的数据源，依靠海量的GPS数据可以来挖掘路网的时空动态特征，为交通拥塞分析、路径还原、行驶路径推荐等等提供相应的支持。针对地图匹配问题，国内外有大量的学者都对此进行了研究，地图匹配问题主要分为高采样率下的地图匹配和低采样率下的地图匹配，如何对在复杂城市路网下的低采样率GPS数据进行地图匹配一直一个研究的难点；在低采样率条件下，GPS含有的噪声往往较大，复杂城市道路中，特别是在含有高架道路和辅路并行的道路中，实际的路径选择与驾驶者的经验有较强的关联，现有的地图匹配算法并不能准确的反映出驾驶者实际的行驶路...
【技术保护点】
1.一种基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：/n生成GPS点对应的候选点集合；所述候选点集合中包括至少一候选点；/n对所述候选点变迁进行多特征路径分析，获取所述候选点的合理变迁路径；/n对所述合理变迁路径进行修正，并基于全局合作式投票算法，获取全局最优匹配路径。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
生成GPS点对应的候选点集合；所述候选点集合中包括至少一候选点；
对所述候选点变迁进行多特征路径分析，获取所述候选点的合理变迁路径；
对所述合理变迁路径进行修正，并基于全局合作式投票算法，获取全局最优匹配路径。
2.根据权利要求1所述的基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，生成GPS点对应的候选点集合包括以下步骤：
获取待匹配的GPS轨迹数据；所述GPS轨迹数据包括至少一所述GPS点；
对所述GPS轨迹数据进行预处理，获取预处理后的数据；
获取空间路网数据；
将所述预处理后的数据与所述空间路网数据进行整合，以将所述GPS点映射到道路上，计算出所述候选点集合。
3.根据权利要求2所述的基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，对所述GPS轨迹数据进行预处理包括：对所述GPS轨迹数据进行截断阈值聚类处理；其中，对所述GPS轨迹数据进行截断阈值聚类处理包括以下步骤：
根据预设截断阈值和所述GPS轨迹数据，计算噪声集合；所述噪声集合中任意两个所述GPS点之间的欧式距离小于所述预设截断阈值；
保留所述噪声集合中临近密度最大的点，将所述噪声集合中除所述临近密度最大的点以外的点视为噪声点，并进行去除。
4.根据权利要求1所述的基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，对所述候选点变迁进行多特征路径分析，获取所述候选点的合理变迁路径包括以下步骤：
根据所述GPS点对应的所述候选点集合，计算任意两个连续候选点在路网中的最短路径，并将所述最短路径作为当前所述任意两个连续候选点的变迁路径；
基于所述候选点，获取候选点变迁图；
根据所述候选点变迁图中，每一对连续候选点变迁的时空数据，计算空间特征和时间特征；
根据所述空间特征和所述时间特征，获取所述变迁路径的时空特征，以基于所述时空特征，产生两个连续GPS点的所有候选点变迁路径的时空特征分布图；
计算所述时空特征分布图中相邻两个点的时空特征之间的差值；
对所述差值利用箱线图异常点检测方法识别出分割点，以提取出时空特征函数最高的区域，获取所述合理变迁路径。
5.根据权利要求4所述的基于全局合作式投票的地图匹配方法，其特征在于，根据所述空间特征和所述时间特征，获取所述变迁路径的时空特征包括以下步骤：
对于所述空间特征，进行地理误差分析，定量描述所述候选点在空间层面的可能性，以获取空间相似度；
对于所述时间特征，计算所述候选点变迁路径中，每条道路的限速值与所述GPS点之间平均速度的相似度，以获取时间相似度；
对所述时间相似度和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋昌俊，闫春钢，张亚英，丁志军，隋新元，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。