CN111862659A - 一种gps轨迹数据匹配和补全的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，包括以下具体步骤：步骤一：数据预处理，包含对路网数据以及轨迹数据的预处理；步骤二：轨迹匹配，建立综合投影距离和车辆运行状态(方向、速度)的地图匹配算法，实现了轨迹数据的位置匹配；步骤三：轨迹补全，在构建路网拓扑关系和特征点的基础上，建立基于距离和时间的轨迹插值方法，实现对缺失轨迹数据的补全。本发明通过充分考虑道路的几何形状、拓扑关系以及相邻轨迹点之间的时间和速度信息，建立轨迹数据匹配和补全算法，不仅实现了将轨迹数据快速、精确的匹配到数字地图上，同时对轨迹缺失部分进行补全，该算法可以为轨迹数据分析挖掘和轨迹数据可视化提供数据支持。
Description
技术领域
本发明涉及GPS轨迹数据处理技术领域，尤其涉及一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法。
背景技术
GPS技术已经被广泛应用到车载终端中，其可以更好地实现车辆的实时追踪，为车辆的动态监控和管理提供帮助。从智能交通数据处理与轨迹数据挖掘角度出发，车辆的GPS数据可以为交通情况评价、交通行为分析、出行OD预测以及物流车辆运维等诸多方面提供数据支撑。但是由于GPS系统本身存在的误差，如GPS系统运行的稳定性问题(如时间同步、设备网络信号问题)、可靠性问题(如地形、高楼等对GPS信号接收的干扰)，导致车辆在行驶过程中的GPS数据的位置偏移、数据丢失，这对进一步开发和利用GPS数据造成了困扰。根据搜集相关资料，发现当前针对轨迹数据匹配与补全的算法较少，同时现有大多数算法主要是针对采样频率较高轨迹数据的处理，其处理低频采样GPS轨迹点时，匹配精度将会降低，同时当前轨迹数据补全的算法较少。
发明内容
发明的目的在于提供一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，解决当前车辆GPS轨迹数据点与实际位置存在偏差，以及因信号等原因数据缺失的情况，同时提高了地图匹配准确率和轨迹数据处理效率。
本发明的技术方案：
一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，包括以下具体步骤：
步骤一：数据预处理，包含对路网数据以及轨迹数据的预处理，建立路网数据的拓扑网络结构，得到了节点、路段数据集，对轨迹数据的噪声点和停靠点进行过滤与分析，基于地理围栏与时间阈值完成了对轨迹数据的分段；
步骤二：轨迹匹配，建立基于投影距离和车辆运行方向、速度的地图匹配算法，首先通过距离阈值和路网拓扑结构确定轨迹点数据的备选路段，在步骤一数据处理的基础上，基于路网结构的地图匹配算法对轨迹分段数据按照起始点集合和剩余点集合分别进行地图匹配，最终得到了匹配点集合；
步骤三：轨迹补全，在步骤二的数据处理基础上，根据轨迹匹配结果，基于时间差阈值，获取需补全的轨迹点对集合，确定缺失轨迹数据列表，提取缺失路段特征点，并计算各个特征点的时间值，然后基于距离与时间阈值对轨迹数据进行插值，最后对计算结果进行格式化输出。
所述步骤一中的数据预处理步骤与计算方法包括以下步骤：
路网数据预处理，包含路网数据化简、路网特征点提取和路网结构建立三个部分，首先通过设置阈值对路网数据进行化简，去除冗余的路线点，缓解数据存储、传输压力，提高后面分析计算的速度，路网的特征点包含路段的端口以及拐点，提取路段的特征点，并建立每一个路段对应的特征点集合，作为后面进行地图匹配和补全的数据基础，基于路网之间的拓扑结构，建立路网的邻接表结构，该结构是前后轨迹数据点位置匹配和轨迹数据补全的数据基础；
轨迹数据预处理，包含噪声点和停靠点的过滤与分析，以及轨迹数据的分段，首先是噪声点的过滤，噪声点是指GPS定位偏差较大或前后定位点距离速度超出合理值的轨迹点，通过设定阈值基于路网数据对GPS轨迹数据进行判定，过滤掉噪声点，通过速度阈值对前后轨迹点的时间与距离进行判定，过滤掉噪声点，然后是停靠点分析，对轨迹点集合数据按照时间与空间位置阈值进行聚类分析，提取轨迹点数据的停靠点，确定轨迹数据处理的空间区域，基于地理围栏技术对轨迹数据进行空间区域分段，最后基于时间阈值和时间单元，对轨迹数据进行分割。
所述步骤二中的轨迹数据匹配步骤与计算方法包括以下步骤：
起始轨迹数据点集合筛选，通过设置距离阈值对起始轨迹点进行筛选，得到起步轨迹数据点集合，求取该点集合的平均中心和平均方向；
起步轨迹点匹配，采用基于几何的匹配算法，求取平均中心点的投影距离近的候选路段集合，结合轨迹趋势，对轨迹点进行最短路径分析，确定唯一匹配路段，求平均中心点到匹配路段的投影点，作为起步轨迹点的匹配点；
基于路网匹配算法的剩余轨迹点匹配，将起始点的匹配点与轨迹数据点作为轨迹数据，首先，同上，根据距离阈值和拓扑关系获得轨迹点的候选路段集合，然后将与路网的投影距离、车辆运行状态信息作为参数因子，建立基于投影距离和方向因子的权重概率模型，计算每个轨迹点与每一候选路段的权重值，值最大的即为匹配路段，求取轨迹点到匹配路段的投影点，即为匹配点位。
所述步骤三中的轨迹数据补全步骤与计算方法包括以下步骤：
筛选待补全轨迹点对数据，对步骤二计算得到的轨迹数据进行遍历，计算相邻轨迹点的间隔时间，筛选出间隔时间大于阈值的轨迹点对，得到需要进行轨迹数据补全的轨迹点对集合，轨迹路径信息列表，包含路径的编号信息和时间信息；
待补全轨迹点对的控制点计算，对上面步骤得到的轨迹点对分别进行路径规划分析，得到每个路段的起始点和拐点，将其作为控制点集合，并计算每个控制点的时间信息；
基于距离与时间的轨迹数据插值，对上面得到的控制点集合，依据时间和距离约束，将时间区间设置为5s,将距离区间设置为10m,每个路段进行轨迹数据点补全；
轨迹数据格式化与输出，将所有路段补全的轨迹点数据进行合并，并按照原始采集的轨迹数据格式进行格式化处理，输出最终的轨迹数据集合。
所述投影距离阈值与车辆运行状态方向的权重值之和为1，在车辆运行状态中GPS方向所占权重与车辆的速度的相关性较大，按照以下规则来制定，如果车速小于1m/s，方向所占比重为0，投影距离权重为1，如果车速在1m/s到10m/s之间，随着车速的增加，方向所占比重逐渐增加到0.6，权重等于车速乘以0.06，如果速度大于10m/s，方向所占比重为0.6，投影距离权重为0.4。
所述距离阈值为15米，投影距离阈值为30米。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的地图匹配算法的匹配效果佳，计算逻辑简单，计算过程便捷，且轨迹数据补全的准确性和修复率高。
本发明的算法时间与空间复杂度低，能较好对GPS轨迹的大数据量地图匹配处理。
附图说明
图1是本发明实施例一流程示意图；
图2是本发明实施例一路网数据和节点数据存储结构图；
图3是本发明实施例一道路数据编号示意图；
图4是本发明实施例一原始GPS轨迹数据地图展示；
图5是本发明实施例一停靠点数据筛选图；
图6是本发明实施例一起始轨迹数据点集合聚类图；
图7是本发明实施例一轨迹点候选路段图；
图8是本发明实施例一轨迹数据匹配效果图；
图9是本发明实施例一轨迹数据补全效果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：
轨迹数据匹配和补全是一种基于软件技术的GPS定位匹配和缺失数据补全的方法，其基本思想是首先是将车辆定位轨迹与电子地图数据联系起来，尤其是与道路数据的分析，以此在地图上面确定车辆的位置。然后对车辆定位轨迹中缺失的数据，基于GPS的定位时间与位置信息，综合考虑全局路网及轨迹趋势，建立轨迹数据匹配和补全算法。
本发明的GPS轨迹数据匹配和补全方法，整体流程如图1所示。结合某辆车的GPS终端设备产生的GPS轨迹数据，对其进行轨迹数据匹配和补全来说明实现步骤。
首选是轨迹数据情况说明。当前计算的GPS轨迹数据的时间范围为24小时，GPS数据采集的标准时间间隔为5秒，轨迹点位按照时间先后顺序进行排列。轨迹点包括：点位编号、采集时间、横坐标、纵坐标、速度和行驶方向六个属性。其中设定GPS方向正北为0度，与正北方向的顺时针夹角为运动方向。
GPS轨迹数据表示为：L＝{p1,p2,……,pn},，其中，n为轨迹点数目，pi为第i个轨迹点，pi表示为：pi＝{ti,xi,yi,si,di},其中ti表示第i点的时间，xi表示第i点的横坐标，yi表示第i点的纵坐标，si表示第i点的速度值，di表示第i点的方向值。
表1部分GPS轨迹数据
步骤一，数据预处理。路网数据预处理，包含路网数据化简、路网特征点提取和路网结构建立三个部分。路网数据化简，在ArcGIS软件中，使用简化线工具，采用平滑算法，设置简化阈值为0.2m,对道路数据进行简化，删除了冗余的道路点，减少数据存储空间，提高计算效率。使用折点转点工具，提取每个路段的起始端点，然后使用在点处分割线工具，这样就获取到了每一条路段的特征点和图形信息。对起始特征点进行编号，建立路网的拓扑关系结构，建立网络分析结构。
轨迹数据预处理，包含停靠点和噪声点的过滤与分析，以及轨迹数据的分段。停靠点过滤，基于地理围栏技术，将该停靠点匹配到地理围栏对应的点位上，并将该轨迹点位从轨迹数据中剔除。噪声点的过滤，噪声点是指GPS定位偏差较大或前后定位点距离速度超出合理值的轨迹点，首先剔除与道路路网投影距离大于阈值thresholdDistance(50米)的轨迹数据点。然后剔除速度si大于阈值thresholdSpeed的轨迹点。计算轨迹数据点中相邻点位的相对速度，当速度值大于阈值thresholdSpeed，剔除相邻轨迹点中的后一个轨迹点。根据资料与相关经验，将thresholdSpeed设置为150km/h，在实际路况中，车辆的运行速度都一般会小于该值。确定轨迹数据处理的空间区域，基于地理围栏技术对轨迹数据进行空间区域分段，最后基于时间阈值和分割时间单元对数据进行分割，本算法中时间阈值为5分钟，若前后轨迹数据点的时间差值大于5分钟，则认为该前后两个轨迹点分属两段轨迹。对分割时间单位设置为1小时，设置时间单位，对轨迹按照时间单位进行分割。采用基于时间阈值和时间单元的分割方法，可以减小轨迹数据匹配的数据量，可以提高轨迹数据匹配的准确率，同时可以提高计算的效率。
剔除的数据示例如下，表2为部分GPS轨迹停靠点数据，图4为停靠点数据筛选结果。表3为部分GPS轨迹噪声点数据。表4为部分GPS轨迹数据分段数据。
表2部分GPS轨迹停靠点数据
表3部分GPS轨迹噪声点数据
表4部分GPS轨迹数据分段示例
| PathID | ID | Time | X | Y | Speed | Direction |
| 16 | 933 | 2020/01/09 09:32:41 | 12740868 | 3584540 | 0 | 0 |
| 16 | 934 | 2020/01/09 09:32:46 | 12740866 | 3584546 | 0 | 0 |
| 16 | 935 | 2020/01/09 09:32:51 | 12740868 | 3584548 | 0 | 0 |
| 17 | 936 | 2020/01/09 09:42:01 | 12740832 | 3583450 | 12 | 160 |
| 17 | 937 | 2020/01/09 09:42:06 | 12740836 | 3583431 | 13 | 160 |
| 17 | 938 | 2020/01/09 09:42:11 | 12740841 | 3583407 | 13 | 160 |
步骤二，轨迹数据匹配。在上述步骤中得到的路网数据和轨迹过滤和分段数据，现在进行轨迹点的地图匹配。本发明建立了基于投影距离和车辆运行状态(方向、速度)的地图匹配算法。首先通过距离阈值和路网拓扑结构确定轨迹点数据的备选路段，然后将与路网的投影距离、车辆运行状态信息作为参数因子，建立基于投影距离和方向因子的权重概率模型，计算每个轨迹点与每一候选路段的权重值，值最大的即为匹配路段，求取轨迹点到匹配路段的投影点，即为匹配点位。
首先是起始轨迹数据点集合筛选和匹配，设置距离阈值15，对轨迹数据起点数据分类筛选，然后对起始轨迹点集合进行空间聚类，如图5所示，获取到点集合的聚类中心，作为轨迹分析点，然后计算将200米作为距离范围，计算该点对应的候选路段，计算每个路段的权重值，计算该点到距离权重最大路段的投影点。该点即为匹配点位。
表5起始点集合
表6起始点集合的聚类中心和匹配坐标点
然后是每段轨迹的剩余轨迹点匹配，基于上面匹配的轨迹路段，计算与该路段相联通路段，作为轨迹数据的候选路段集合，如图7所示然后基于上文建立的距离和车辆运行状态的权重概率模型，计算每个轨迹点与每一候选路段的权重值，值最大的即为匹配路段，求取轨迹点到匹配路段的投影点，即为匹配点位。对匹配的结果进行处理，得到轨迹点匹配集合，
表7部分匹配点位数据
步骤三，轨迹数据补全，轨迹数据预处理的分割阈值为5分钟(300)秒，即若时间间隔大于5分钟，为两段轨迹。首先根据时间阈值(大于10s)筛选出轨迹点对数据。
对上面步骤得到的轨迹点对分别进行路径规划分析，得到路径列表和起始时间和结束时间。
表8部分缺失轨迹数据点对和路径信息
基于距离与时间的轨迹数据插值，得到每个路段的起始点和拐点，将其作为控制点集合，并计算每个控制点的时间信息。对上面得到的控制点集合，依据时间和距离约束，将时间区间设置为5s,将距离区间设置为10m,每个路段进行轨迹数据点补全。
当路径列表为单条路径时，求取起点和终点在路径的投影点，计算路径长度和时间差，按照5s时间间隔求取对应长度点位，并将起点和终点纳入计算结果中。
当路径列表为多条路径时，分别求取起点和终点在求取起始点在初始路段和终止路段的投影点，并计算其所占长度比例信息，求取长度。计算该补全路段的总长度和总时间，分别按照每段路径的长度和所占时间，计算分路径的分割长度单元，进行插值取点，并将分路径起点和终点纳入轨迹数据补全点位集合中。
轨迹数据格式化与输出，将所有路段补全的轨迹点数据进行合并，并按照原始采集的轨迹数据格式进行格式化处理，输出最终的轨迹数据集合。
本发明的一种GPS轨迹数据匹配和补全方法，通过充分考虑道路的几何形状、拓扑关系以及相邻轨迹点之间的时间和速度信息，建立轨迹数据匹配和补全算法，不仅实现了将轨迹数据快速、精确的匹配到数字地图上，同时对轨迹缺失部分进行补全，该算法可以为轨迹数据分析挖掘和轨迹数据可视化提供数据支持。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (6)
1.一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
步骤一：数据预处理，包含对路网数据以及轨迹数据的预处理，建立路网数据的拓扑网络结构，得到了节点、路段数据集，对轨迹数据的噪声点和停靠点进行过滤与分析，基于地理围栏与时间阈值完成了对轨迹数据的分段；
步骤二：轨迹匹配，建立基于投影距离和车辆运行方向、速度的地图匹配算法，首先通过距离阈值和路网拓扑结构确定轨迹点数据的备选路段，在步骤一数据处理的基础上，基于路网结构的地图匹配算法对轨迹分段数据按照起始点集合和剩余点集合分别进行地图匹配，最终得到了匹配点集合；
步骤三：轨迹补全，在步骤二的数据处理基础上，根据轨迹匹配结果，基于时间差阈值，获取需补全的轨迹点对集合，确定缺失轨迹数据列表，提取缺失路段特征点，并计算各个特征点的时间值，然后基于距离与时间阈值对轨迹数据进行插值，最后对计算结果进行格式化输出。
2.根据权利要求1所述的一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，所述步骤一中的数据预处理步骤与计算方法包括以下步骤：
路网数据预处理，包含路网数据化简、路网特征点提取和路网结构建立三个部分，首先通过设置阈值对路网数据进行化简，去除冗余的路线点，缓解数据存储、传输压力，提高后面分析计算的速度，路网的特征点包含路段的端口以及拐点，提取路段的特征点，并建立每一个路段对应的特征点集合，作为后面进行地图匹配和补全的数据基础，基于路网之间的拓扑结构，建立路网的邻接表结构，该结构是前后轨迹数据点位置匹配和轨迹数据补全的数据基础；
轨迹数据预处理，包含噪声点和停靠点的过滤与分析，以及轨迹数据的分段，首先是噪声点的过滤，噪声点是指GPS定位偏差较大或前后定位点距离速度超出合理值的轨迹点，通过设定阈值基于路网数据对GPS轨迹数据进行判定，过滤掉噪声点，通过速度阈值对前后轨迹点的时间与距离进行判定，过滤掉噪声点，然后是停靠点分析，对轨迹点集合数据按照时间与空间位置阈值进行聚类分析，提取轨迹点数据的停靠点，确定轨迹数据处理的空间区域，基于地理围栏技术对轨迹数据进行空间区域分段，最后基于时间阈值和时间单元，对轨迹数据进行分割。
3.根据权利要求1所述的一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，所述步骤二中的轨迹数据匹配步骤与计算方法包括以下步骤：
起始轨迹数据点集合筛选，通过设置距离阈值对起始轨迹点进行筛选，得到起步轨迹数据点集合，求取该点集合的平均中心和平均方向；
起步轨迹点匹配，采用基于几何的匹配算法，求取平均中心点的投影距离近的候选路段集合，结合轨迹趋势，对轨迹点进行最短路径分析，确定唯一匹配路段，求平均中心点到匹配路段的投影点，作为起步轨迹点的匹配点；
基于路网匹配算法的剩余轨迹点匹配，将起始点的匹配点与轨迹数据点作为轨迹数据，首先，同上，根据距离阈值和拓扑关系获得轨迹点的候选路段集合，然后将与路网的投影距离、车辆运行状态信息作为参数因子，建立基于投影距离和方向因子的权重概率模型，计算每个轨迹点与每一候选路段的权重值，值最大的即为匹配路段，求取轨迹点到匹配路段的投影点，即为匹配点位。
4.根据权利要求1所述的一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，所述步骤三中的轨迹数据补全步骤与计算方法包括以下步骤：
筛选待补全轨迹点对数据，对步骤二计算得到的轨迹数据进行遍历，计算相邻轨迹点的间隔时间，筛选出间隔时间大于阈值的轨迹点对，得到需要进行轨迹数据补全的轨迹点对集合，轨迹路径信息列表，包含路径的编号信息和时间信息；
待补全轨迹点对的控制点计算，对上面步骤得到的轨迹点对分别进行路径规划分析，得到每个路段的起始点和拐点，将其作为控制点集合，并计算每个控制点的时间信息；
基于距离与时间的轨迹数据插值，对上面得到的控制点集合，依据时间和距离约束，将时间区间设置为5s,将距离区间设置为10m,每个路段进行轨迹数据点补全；
轨迹数据格式化与输出，将所有路段补全的轨迹点数据进行合并，并按照原始采集的轨迹数据格式进行格式化处理，输出最终的轨迹数据集合。
5.根据权利要求3所述的一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，所述投影距离阈值与车辆运行状态方向的权重值之和为1，在车辆运行状态中GPS方向所占权重与车辆的速度的相关性较大，按照以下规则来制定，如果车速小于1m/s，方向所占比重为0，投影距离权重为1，如果车速在1m/s到10m/s之间，随着车速的增加，方向所占比重逐渐增加到0.6，权重等于车速乘以0.06，如果速度大于10m/s，方向所占比重为0.6，投影距离权重为0.4。
6.根据权利要求3所述的一种GPS轨迹数据匹配和补全的方法，其特征在于，所述距离阈值为15米，投影距离阈值为30米。
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Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112527943A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地图渲染方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112600896A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-02 | 上海大不自多信息科技有限公司 | 一种赛段匹配系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN112818075A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-18 | 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 | 道路网络补全方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN113009532A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-22 | 南京理工大学 | 一种移动轨迹数据补全方法 |
| CN113177042A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-27 | 中移智行网络科技有限公司 | 一种地图轨迹线路处理方法及装置 |
| CN113395664A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-09-14 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备 |
| CN113505187A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-10-15 | 西安理工大学 | 一种基于地图匹配的车辆分类轨迹纠错方法 |
| CN113593280A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 路径集合的确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113611115A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-05 | 安徽师范大学 | 一种基于路网敏感特征的车辆轨迹聚类方法 |
| CN114061597A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-02-18 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种车辆地图匹配自主定位方法 |
| CN114061587A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 江苏满运软件科技有限公司 | 一种轨迹信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114153204A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-03-08 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种行驶轨迹的修复方法及修复装置 |
| CN114234975A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-03-25 | 深圳市跨越新科技有限公司 | 低频的实时轨迹匹配方法、系统、计算机设备及存储介质 |
| CN114265833A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 刘心亮 | 车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台 |
| CN114360240A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-15 | 合肥湛达智能科技有限公司 | 一种基于车联网轨迹特征的高精度定位方法 |
| CN114706109A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 广州斯沃德科技有限公司 | 一种基于边缘计算的车辆轨迹校准系统及方法 |
| CN114911887A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-08-16 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 数据处理的方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN115079238A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-09-20 | 安徽交欣科技股份有限公司 | 基于rtk的公路交通智能精确定位系统和方法 |
| WO2023274229A1 (zh) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 车辆轨迹纠偏方法、装置及电子设备 |
| CN115826022A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-03-21 | 安徽蔚来智驾科技有限公司 | 自动驾驶车辆的定位方法、装置、可读存储介质及车辆 |
| CN115979277A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-04-18 | 广州导远电子科技有限公司 | 时间同步方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN116719068A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-09-08 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种基于融合定位的水利巡查监测方法、设备及介质 |
| WO2023201938A1 (zh) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 南京邮电大学 | 缺失轨迹填补方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2264485A1 (en) * | 2009-06-04 | 2010-12-22 | Tracedge | Method for analysing moving object continuous trajectory based on sampled GPS position |
| CN104318766A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 北京建筑大学 | 一种公交gps轨迹数据的路网匹配方法 |
| CN106383868A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-08 | 电子科技大学 | 一种基于道路网络的时空轨迹聚类方法 |
| CN109405839A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-01 | 南京林业大学 | 一种基于多路径的交通网络离线地图匹配算法 |
| CN111444294A (zh) * | 2019-01-17 | 2020-07-24 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种轨迹补全方法、装置及电子设备 |
| CN112749242A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-05-04 | 北方工业大学 | 一种基于共享单车gps数据的路网拓扑重建方法 |
| CN113009532A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-22 | 南京理工大学 | 一种移动轨迹数据补全方法 |
-
2020
- 2020-06-30 CN CN202010608209.1A patent/CN111862659B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2264485A1 (en) * | 2009-06-04 | 2010-12-22 | Tracedge | Method for analysing moving object continuous trajectory based on sampled GPS position |
| CN104318766A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 北京建筑大学 | 一种公交gps轨迹数据的路网匹配方法 |
| CN106383868A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-08 | 电子科技大学 | 一种基于道路网络的时空轨迹聚类方法 |
| CN109405839A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-01 | 南京林业大学 | 一种基于多路径的交通网络离线地图匹配算法 |
| CN111444294A (zh) * | 2019-01-17 | 2020-07-24 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种轨迹补全方法、装置及电子设备 |
| CN112749242A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-05-04 | 北方工业大学 | 一种基于共享单车gps数据的路网拓扑重建方法 |
| CN113009532A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-22 | 南京理工大学 | 一种移动轨迹数据补全方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 施乐剑等: "基于轨迹的足球检测与跟踪", 《计算机工程与设计》 * |
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112600896A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-02 | 上海大不自多信息科技有限公司 | 一种赛段匹配系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN112527943A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地图渲染方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112527943B (zh) * | 2020-12-25 | 2023-12-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地图渲染方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112818075A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-18 | 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 | 道路网络补全方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN112818075B (zh) * | 2021-01-06 | 2021-11-09 | 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 | 道路网络补全方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN113009532A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-22 | 南京理工大学 | 一种移动轨迹数据补全方法 |
| CN113177042A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-27 | 中移智行网络科技有限公司 | 一种地图轨迹线路处理方法及装置 |
| WO2023274229A1 (zh) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 车辆轨迹纠偏方法、装置及电子设备 |
| CN113505187A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-10-15 | 西安理工大学 | 一种基于地图匹配的车辆分类轨迹纠错方法 |
| CN113593280A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 路径集合的确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113611115A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-05 | 安徽师范大学 | 一种基于路网敏感特征的车辆轨迹聚类方法 |
| CN113611115B (zh) * | 2021-08-06 | 2022-06-21 | 安徽师范大学 | 一种基于路网敏感特征的车辆轨迹聚类方法 |
| CN113395664A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-09-14 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备 |
| CN113395664B (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-05 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 用于高精地图绘制的车辆位置信息确定方法、装置及设备 |
| CN114061597A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-02-18 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种车辆地图匹配自主定位方法 |
| CN114061597B (zh) * | 2021-10-15 | 2023-11-03 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种车辆地图匹配自主定位方法 |
| CN114153204A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-03-08 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种行驶轨迹的修复方法及修复装置 |
| CN114153204B (zh) * | 2021-11-09 | 2024-03-08 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种行驶轨迹的修复方法及修复装置 |
| CN114061587A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 江苏满运软件科技有限公司 | 一种轨迹信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114234975A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-03-25 | 深圳市跨越新科技有限公司 | 低频的实时轨迹匹配方法、系统、计算机设备及存储介质 |
| CN114360240A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-15 | 合肥湛达智能科技有限公司 | 一种基于车联网轨迹特征的高精度定位方法 |
| CN114360240B (zh) * | 2021-12-06 | 2023-09-19 | 合肥湛达智能科技有限公司 | 一种基于车联网轨迹特征的高精度定位方法 |
| CN114265833A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 刘心亮 | 车辆轨迹引导地理时空特征可视化分析平台 |
| WO2023201938A1 (zh) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 南京邮电大学 | 缺失轨迹填补方法及系统 |
| CN114911887A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-08-16 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 数据处理的方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN114706109A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 广州斯沃德科技有限公司 | 一种基于边缘计算的车辆轨迹校准系统及方法 |
| CN115079238A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-09-20 | 安徽交欣科技股份有限公司 | 基于rtk的公路交通智能精确定位系统和方法 |
| CN115079238B (zh) * | 2022-08-23 | 2023-10-03 | 安徽交欣科技股份有限公司 | 基于rtk的公路交通智能精确定位系统和方法 |
| CN115826022A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-03-21 | 安徽蔚来智驾科技有限公司 | 自动驾驶车辆的定位方法、装置、可读存储介质及车辆 |
| CN115826022B (zh) * | 2023-02-16 | 2023-06-06 | 安徽蔚来智驾科技有限公司 | 自动驾驶车辆的定位方法、装置、可读存储介质及车辆 |
| CN115979277A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-04-18 | 广州导远电子科技有限公司 | 时间同步方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN115979277B (zh) * | 2023-02-22 | 2023-06-02 | 广州导远电子科技有限公司 | 时间同步方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN116719068A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-09-08 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种基于融合定位的水利巡查监测方法、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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