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基于出租车轨迹数据的交通异常识别算法
被引量:
5
1
作者
王雷
安实
+1 位作者
杨海强
马晓龙
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第32期239-247,共9页
为了实现基于出租车轨迹数据的交通异常识别,首先以城市栅格地图模型为框架,提出了一种针对城市路网的多光谱分隔算法;并根据城市路网分别从区域增长与区域融合两种角度,实现了多光谱地图的分割。其次在分割的城市路网基础上,设计了交...
为了实现基于出租车轨迹数据的交通异常识别,首先以城市栅格地图模型为框架,提出了一种针对城市路网的多光谱分隔算法;并根据城市路网分别从区域增长与区域融合两种角度,实现了多光谱地图的分割。其次在分割的城市路网基础上,设计了交通异常的识别算法。算法依据单元区域内道路网络拓扑结构构建交通异常图;然后根据出租车路径选择模式的历史规律,计算每个单元区域内不同路径上的出租车轨迹流量的变化;最后根据三倍均方差指标识别单元区域内的交通异常。最后以哈尔滨为例,进行了算例分析。算例结果表明,提出的异常识别算法取得了良好的效果,验证了算法的有效性及准确性。
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关键词
交通异常识别
算法
多光谱分隔算法
路径选择模式
区域轨迹模式
交通异常图
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职称材料
题名
基于出租车轨迹数据的交通异常识别算法
被引量:
5
1
作者
王雷
安实
杨海强
马晓龙
机构
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
青岛海信网络科技股份有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第32期239-247,共9页
基金
国家自然科学基金(51478151)资助
文摘
为了实现基于出租车轨迹数据的交通异常识别,首先以城市栅格地图模型为框架,提出了一种针对城市路网的多光谱分隔算法;并根据城市路网分别从区域增长与区域融合两种角度,实现了多光谱地图的分割。其次在分割的城市路网基础上,设计了交通异常的识别算法。算法依据单元区域内道路网络拓扑结构构建交通异常图;然后根据出租车路径选择模式的历史规律,计算每个单元区域内不同路径上的出租车轨迹流量的变化;最后根据三倍均方差指标识别单元区域内的交通异常。最后以哈尔滨为例,进行了算例分析。算例结果表明,提出的异常识别算法取得了良好的效果,验证了算法的有效性及准确性。
关键词
交通异常识别
算法
多光谱分隔算法
路径选择模式
区域轨迹模式
交通异常图
Keywords
traffic anomaly recognition algorithm
multispectral separation algorithm
path selection model
regional trajectory model
traffic anomaly map
分类号
U491.255 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于出租车轨迹数据的交通异常识别算法
王雷
安实
杨海强
马晓龙
《科学技术与工程》
北大核心
2018
5
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