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摘要:
随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录相应轨迹特征点,从而实现车辆轨迹的实时在线压缩.?将本文算法与基于特征点提取的轨迹压缩的代表性算法进行对比实验,结果表明:本文算法在压缩精度上稍弱于代表性算法,与在线NOPW?(normal?opening?window)算法相比,时空距离偏差平均比其多0.4?m,空间距离偏差平均比其多0.6?m;本文算法可在当前秒获得特征点,比DP?(douglas-peucker)算法减少约30%的计算耗时,减少了网络传输数据量;只在关键特征点处请求定位采样,压缩结果能一定程度地适应路况变化,减少了对手机存储空间的占用,并有助于降低手机耗电量.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法
来源期刊 西南交通大学学报 学科 工学
关键词 轨迹压缩 手机传感器 运动行为模式 轨迹特征点
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-10
页数 10页 分类号 TP212
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.20210136
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
轨迹压缩
手机传感器
运动行为模式
轨迹特征点
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
出版文献量(篇)
3811
总下载数(次)
4
总被引数(次)
51589
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导