| 面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘 |
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| 引用本文： | 郭旦怀,崔伟宏. 面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2010, 34(1): 6-9. DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2010.01.002 |
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| 作者姓名： | 郭旦怀 崔伟宏 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院计算机网络信息中心,北京,100190;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
2. 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(批准号:40201020);;CNIC主任基金项目(批准号:O913021108)资助 |
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| 摘 要： | 车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果，从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子，基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性，基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度，分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘，提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明，这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．
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| 关 键 词： | 实时交通信息 车辆轨迹 数据挖掘 约束模型 轨迹相似度 时空数据挖掘 |
Trajectory Mining for Live Traffic Condition Retrieving |
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| Affiliation: | Computer Network Information Center/a>;Chinese Academy of Sciences/a>;Beijing/a>;100190/a>;China;Institute of Remote Sensing and Applications/a>;100101/a>;China |
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| Abstract: | Trajectories,as the synthetic results of moving entity's purposes and environment constraints,can be the mining resources oriented to live traffic condition retrieving for intelligent traffic applications.This paper proposes a trajectory mining method consisting of constraints modeling to quantify variant sub-constraints,data preprocessing based on linear reference system to increase indexing efficiency and decrease trajectories uncertainty,data selecting based on moving entity similarity and spatio-tempora... |
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| Keywords: | live traffic condition trajectory data mining constraints model similarity of trajectories spatio-temporal data mining |
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