基于 GPS 的出行者停止语义推断模型

• 作者: 刘春 曹凯
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 车辆运动轨迹分析 语义注释 子停留 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 字数: 3345字
• 语种: 中文

摘要

传统的车辆运动轨迹特性分析通常采用对其停止点加注语义的方法，该方法存在信息采集繁杂、信息遗漏以及实时处理不方便等问题。为此，提出以G PS轨迹数据中的语义信息为直接挖掘对象，运用马尔可夫链方法推断车辆运动下一停止点的方法。该方法通过辨识车辆停留中的子停留，利用车辆运动轨迹点特征参数（即时速度、停留时长等）进行信息量化，并与构建的判别信息库进行比对，从而挖掘车辆停留中的子停留语义信息。此外，通过划分车辆运行状态层次，统计每个子停留在每个状态层次的出现频率，以此推断车辆的未来停止点。实车测试结果表明，采集数据量越大，状态层次划分的越细，计算结果越稳定；预测范围越小，按照比例还原的电子地图产生的误差越小，所得的预测越准确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹凯	山东理工大学交通与车辆工程学院	61	542	12.0	20.0
2	刘春	山东理工大学交通与车辆工程学院	4	17	2.0	4.0