一种基于朴素贝叶斯分类的车道数量探测

针对浮动车数据采集成本低、采集速度快、覆盖范围广、蕴含丰富道路信息等特点,提出了一种基于浮动车数据的城市车道数量信息快速获取方法。该方法首先根据浮动车数据的空间分布特征,利用基于Delaunay三角网的密度聚类方法对数据进行优选;然后通过探测浮动车数据的覆盖宽度及其在道路横截面的分布状态,构建朴素贝叶斯分类器;最后采用朴素贝叶斯分类方法确定目标路段的车道数量。结果表明:该方法可以从低精度浮动车数据中快速获取车道数量信息,提取精度达到76.3%。