面向实际道路网络的浮动车采样间隔优化方法

• 作者: 彭煊 曹闻
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 航空航天
• 关键词: 智能交通系统 浮动车 数据采样 道路网络复杂度
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 770-776
• 页数: 7页
• 分类号: V249.32
• 字数: 5292字
• 语种: 中文

摘要

目前基于浮动车的城市交通信息采集通常采用等间距进行采样,无法根据道路网络几何条件和状态的差异进行合理的采样间隔优化.针对现有采样算法的不足,本文提出了一种面向实际道路网络的浮动车采样间隔优化方法.首先通过构建四叉树模型对城市道路网络进行划分,确定空间采样分辨率,然后利用历史轨迹对浮动车的速度进行短时预测,最后在不影响空间采样分辨率的基础上实时动态优化采样间隔,在交通信息的精度与信息的采集成本之间取得平衡.通过仿真试验的定性定量分析,新算法能够在不同复杂程度的道路网络情况下动态调整采样间隔,不仅确保了采样数据的精度,而且降低了采样数据容量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹闻	解放军信息工程大学地理空间信息学院	6	35	3.0	5.0