基于深度学习的交通路口自动识别

针对轨迹数据在交通路口的分布特性,提出一种基于长短期记忆的深度学习转弯轨迹模式自动提取方法,实现自动快速地提取转弯轨迹;然后,针对路口转弯点的稀疏性缺陷,提出一种联合补偿点计算和转弯轨迹航向变化幅度的方法选取路口候选点,并通过聚类路口候选点识别道路交叉口.采用福州市鼓楼区出租车实际轨迹数据进行验证测试,结果表明,该方法对道路交叉口识别准确率达到96.7%,可为电子地图实时更新及无人驾驶自动导航应用等提供关键技术支持.