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现有的路况检测方法以整条路段为单位进行检测,存在精度不高的问题,且DBSCAN算法用于出租车GPS数据聚类仍存在脱离线性参照系统、假噪声和簇内速度差异大等问题。在线性参照系统中定位GPS点,以两点间的测量值距离作为空间距离,同时增加速度距离约束,提出一种基于DBSCAN算法的多维密度聚类算法,使其适用于精细化路况检测;在此基础上构建路况事件表,并利用动态分段技术对路况事件进行管理和可视化,满足实际应用中对路况检测精度的要求。以上海市出租车GPS数据和路网数据为例进行实验分析,结果表明,提出的方法能够实现较为精细的路况检测。 相似文献
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针对传统的几何相似性判别方法依赖于人工特征的定义和选取,且难以确定合适阈值的问题,提出一种基于孪生多层感知机的线状要素几何相似性判别方法。该方法将线状要素的几何数据转换为二值图像,利用孪生网络和多层感知机提取线状要素的低维模糊性特征;并通过距离函数计算特征差异,判别线状要素的几何相似性。实验表明,该方法在线状要素几何相似性判别中具有良好的效果,同时具有快速迁移学习的能力;并随样本库的扩充和神经网络模型的优化还有进一步改进的空间。 相似文献
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城市道路交通事件检测是道路交通智慧应急系统的关键技术之一。针对当前难以自动检测交通事件问题,提出了一种利用路况数据发现造成交通拥堵的交通事件检测方法。首先,分析空间维和时间维下的路况异常模式,并利用交通事件在时间和空间上的相关性提取交通事件点;进一步计算交通事件的持续时间,根据持续时间的长短对交通事件划分预警等级,为交通管理部门的应急部署提供决策支持。运用郑州市252个拥堵路段的路况数据进行实验分析,检测交通事件点的完整率为84.85%。经验证,在检测高峰期城市快速路和主干道的交通事件点时,该算法具有较高的检测率,对高峰期和平峰期城市快速路的交通事件误报率均较低。 相似文献
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交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。 相似文献
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相比传统手工制图,数字地图制图从产生阶段就展现出了相对的优势,了解传统手工制图向数字地图制图的过渡机制,有助于把握数字地图制图学在信息时代的发展动向。因此,数字地图制图学将如何融合信息时代的众多新技术也是一个值得研究的领域。本文以传统地图制图到数字地图制图再到智能地图制图为主线,分析了数字地图制图学产生的必要性、理论指导、技术支撑和发展新动向,以此探索数字地图制图学的发展趋势。 相似文献
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现有的地图审核自动化程度较低,无法满足信息化时代大量的审核作业需求,尤其是包含有国界要素的地图审核,人工依赖性强,成为制约地图生产的瓶颈。针对该问题,结合地理本体以及知识库理论,研究国界审核绘制知识库的构建技术。通过分析国界审核案例知识,将国界审核领域元素抽象为五元组。根据知识库的构建原则,抽象国界审核绘制知识,利用protégé 5.0软件,设计了国界审核绘制知识库的构建方法,并对国界审核绘制知识库的推理应用进行了分析。 相似文献
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