基于SVM多分类器的FCD地图匹配算法

• 作者: 卞凯 张同双 杨喆 陈锋
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 浮动车数据 地图匹配 历史匹配数据 支持向量机多分类器
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 44-46
• 分类号: TP3
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2010.10.015

摘要

地图匹配是浮动车数据(FCD)处理的重要步骤,直接影响城市交通信息获取的准确性.目前的FCD地图匹配方法丰要包括点到点、点到线等几何拓扑结构方法,它们仅使用了当前点和前一时刻GPS点信息,大量的FCD历史匹配数据没有被利用.本文在分析FCD误差分布的基础上,提出了一种基于SVM多分类器的FCD地图匹配算法,使用线到线的全局匹配得到的路段历史匹配样本对分类器进行离线学习,然后进行FCD实时匹配.最后给出了训练过程及参数调优,实验结果说明本文所提方法的匹配准确度优于点到点和点到线方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锋	中国科学技术大学自动化系	95	1887	22.0	41.0
2	杨喆	中国科学技术大学自动化系	4	12	2.0	3.0
3	张同双	中国科学技术大学自动化系	3	13	2.0	3.0
4	卞凯	中国科学技术大学自动化系	2	4	1.0	2.0