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基于B/S架构的探地雷达数据管理系统设计

南方农机 2024年第12期55卷 36-43页

作者：陶亮罗婷倚朱欣张军广西北投公路建设投资集团有限公司广西南宁530028 公路养护装备国家工程实验室陕西西安710000 道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710000

【目的】解决雷达数据管理效率低、利用率低等问题。【方法】设计了一种基于B/S模式的探地雷达数据管理系统,分析了GPR数据对象特点,确定了系统的ER模型,采用SQL Server 2012构建了数据管理系统,并运用JavaScript技术、MATLAB、C#语言及... 详细信息

【目的】解决雷达数据管理效率低、利用率低等问题。【方法】设计了一种基于B/S模式的探地雷达数据管理系统,分析了GPR数据对象特点,确定了系统的ER模型,采用SQL Server 2012构建了数据管理系统,并运用JavaScript技术、MATLAB、C#语言及.NET语言等设计管理系统的可视化和数据处理功能,同时对GPR数据管理及其测线gps轨迹功能进行了功能试验。【结果】以MALA雷达数据为例,数据库系统能有效管理测试文件,并可展示测线轨迹,实现数据高效率管理,为路面病害智能识别模型提供有效的数据源。【结论】设计的系统初步实现了GPR数据的管理,并将gps数据与测线统一,可为相同路段历史数据的分析提供参考,并为后期开展基于云服务的路面病害缺陷识别奠定基础。

关键词：探地雷达数据管理 B/S模式 gps轨迹无损检测

结合出行方式的Trans-BiLSTM移动目标位置预测方法

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 598-605页

作者：姚子宣魏东冉义兵北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044

当前位置预测算法往往忽略用户出行方式的关键作用,并在处理长时间序列依赖问题中效果较差.针对这两个问题,提出了一种结合出行方式的Trans-BiLSTM目标位置预测模型.该模型首先提取轨迹段的运动学特征,然后构建基于XGBoost的出行方式识... 详细信息

当前位置预测算法往往忽略用户出行方式的关键作用,并在处理长时间序列依赖问题中效果较差.针对这两个问题,提出了一种结合出行方式的Trans-BiLSTM目标位置预测模型.该模型首先提取轨迹段的运动学特征,然后构建基于XGBoost的出行方式识别算法,筛选影响出行方式的主要特征,和轨迹共同作为预测模型输入.最后为了增强轨迹特征的表征能力,引入Transformer编码器,并结合BiLSTM深度挖掘轨迹的上下文关系.在真实gps轨迹数据集上进行的位置预测对比实验表明,Trans-BiLSTM模型与常用的LSTM和BiLSTM模型相比,目标位置预测的结果RMSE指标分别提升67.4%和17.7%.

关键词： gps轨迹位置预测出行方式识别 Transformer 双向长短时记忆网络

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基于轨迹数据的交通路口信息挖掘方法研究

基于轨迹数据的交通路口信息挖掘方法研究

作者：方辰昱湖南科技大学

学位级别：硕士

交通路口是道路上行人和车辆的交汇点,是道路结构和交通运行的重要组成部分,对城市路网起着重要的枢纽作用,其位置、交通流等信息的及时获取与更新对交通监管、智能交通、自动驾驶、导航路线规划、道路优化等领域具有重要的现实意义。... 详细信息

交通路口是道路上行人和车辆的交汇点,是道路结构和交通运行的重要组成部分,对城市路网起着重要的枢纽作用,其位置、交通流等信息的及时获取与更新对交通监管、智能交通、自动驾驶、导航路线规划、道路优化等领域具有重要的现实意义。传统的人工测绘和遥感影像等信息采集方法存在成本高、更新速度慢等问题,难以满足现代化测绘的要求。随着信息技术的高速发展、移动设备和位置获取技术的进步,空间轨迹数据获取成本低、更新速度快、覆盖范围广等优势开始逐渐体现,因此基于轨迹数据提取交通相关信息成为了重要的研究方向。对于当前交通数据挖掘针对路口相关的研究不够充分的现状,本文就红绿灯位置检测和路口转向交通流预测两个方面进行有意义的研究。主要工作内容如下:(1)针对目前红绿灯位置检测方法中存在的准确率不够高和覆盖面区域不完整等问题,本文提出了一种基于轨迹数据的交通灯位置检测方法。该方法基于聚类-合并-分类-合并的四级模型,首先从清理过的轨迹数据中提取出隐含的车辆行驶特征,然后采用DBSCAN聚类方法得到转向和停驻两类聚类中心,接着对这两类聚类中心进行合并以获得红绿灯位置的候选位置。再根据候选位置一定范围内的轨迹点提取该区域车流行驶特征,然后采用GBDT算法进行分类,最后将候选位置的正样本融合以检测红绿灯位置。本文采用成都浮动车gps轨迹数据进行实验,最终检测结果的F1分数为0.947,效果优于常规的机器学习方法。实验表明,采用本文提出的四层模型能根据gps轨迹数据有效检测红绿灯位置,可用于城市大范围红绿灯位置信息的快速获取和更新。(2)短期交通流预测是近年来研究的热点领域,但对城市路口区分方向的交通流预测的研究较少。针对当前交通流预测领域对路口区分方向的交通流预测和对路口本身形态的关注不足的现状,本文在分析路口结构和转向交通流基础上,提出了一个利用轨迹数据和机器学习的交通路口形状检测及各方向流量预测模型,用于高精度地预测各种形状路口的短期转向交通流。该方法首先通过对路口中心一定范围内的轨迹进行聚类,得到每条岔道相对于路口中心的位置。然后将路口周围的交通流匹配到各个岔道,得到不同的车流方向。再利用轨迹数据分时间片地提取各个方向不同时间段的流量、速度、轨迹点数量作为特征,并构建邻近周期项、日周期项和周周期项,3项组件作为输入。最后利用深度学习模型预测路口各方向流量。本文使用成都出租车轨迹数据来训练和验证本文提出的模型。实验以一个有5条岔道的交通路口为例,预测从东南方分别开往西南、南、西北、东南(掉头)、东北5个方向的车流,当以1小时为预测窗口,预测结果的均方误差分别为2.672、1.889、4.623、2.533、2.083。实验结果表明本文方法可以有效提取路口结构并预测各方向车流,可应用于交通导航、拥堵预测、路口红绿灯配时优化等领域。

关键词：红绿灯位置检测交通流预测轨迹数据挖掘 gps轨迹时空特征智能交通系统机器学习

融合“两客一危”车辆轨迹数据的ETC系统收费路径异常识别方法研究

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融合“两客一危”车辆轨迹数据的ETC系统收费路径异常识别方法研究

作者：苏怡恒福建工程学院

学位级别：硕士

自高速公路省界收费站取消,全国进入一张网运营时代。省界收费站的取消导致单次行驶费用的大大增加,有些司机便产生了使用不法手段逃避缴纳通行费的想法,各种新型逃费手段也应运而生,多样且隐匿的偷逃费行为对高速公路运营部门稽核工作... 详细信息

自高速公路省界收费站取消,全国进入一张网运营时代。省界收费站的取消导致单次行驶费用的大大增加,有些司机便产生了使用不法手段逃避缴纳通行费的想法,各种新型逃费手段也应运而生,多样且隐匿的偷逃费行为对高速公路运营部门稽核工作带来了巨大挑战,这其中以改变路径类的偷逃费现象最为频繁。ETC系统保存了大量车辆收费数据,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息,从而实现收费路径异常车辆的高效识别,成为了当下需要研究的重点。大数据的兴起为交通管理部门进行偷逃费稽核提供了便利,可以利用数据挖掘技术分析异常通行数据背后隐藏的偷逃费行为特征,并构建收费路径异常的车辆识别模型。异常路径车辆识别模型可以提高管理部门的稽核效率,同时借助多源数据融合以及机器学习算法可以还原异常车辆真实收费路径,为通行费的追缴提供证据支撑。论文的主要工作如下:(1)提出一种融合“两客一危”车辆轨迹数据和ETC收费数据的异常路径识别方法。首先对ETC系统数据进行清洗,基于已处理的数据构建车辆交易门架轨迹及通行区段;其次对“两客一危”车辆轨迹数据进行处理,并通过定位时间与ETC收费数据进行融合,获得轨迹点对应的ETC交易区段;最后通过结合Geo Hash编码的异常路径识别方法成功识别出172条异常路径。(2)通过对存在异常收费情况的数据进行数据挖掘,从车辆多个维度对异常情况进行分析,获取并构建异常路径车辆相关偷逃费行为特征。(3)运用随机森林模型构建出异常车辆识别模型。首先对数据结构进行规范化、虚拟化处理;其次为防止数据不平衡带来的过拟合现象,使用SMOTE算法算法平衡数据集。接着分别选择Logistic回归和随机森林两种算法构建识别模型,通过对比模型的分类效果,发现随机森林的分类效果优于Logistic回归算法,识别准确率达到90.17%;最后使用“两客一危”车辆数据与牌识数据对识别结果进行验证,模型识别效果良好。(4)提出一种适用于高速公路异常收费路径的还原方法。通过构建车辆行驶区段的特征工程,将预测时间段前3个时间切片的平均速度、车型分类、小时数等属性作为特征变量,使用随机森林算法建立车辆行驶距离预测模型,将预测结果与二义性路径库进行距离匹配以实现异常路径的修复。

关键词：高速公路 ETC gps轨迹机器学习

基于大数据的公交车gps历史轨迹的数据处理

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物联网技术 2016年第4期6卷 52-53页

作者：张庆北京工业大学软件学院北京100124

公交物联网产生的数据具有量大且冗余数据多、处理所需专业性强、对数据处理准确性要求高、城市路况结构复杂等特点。文中通过hadoop建立分布式数据仓库将每辆车的gps数据、报警数据、温度数据、班次车次数据、乘客IC卡数据在各自站点... 详细信息

公交物联网产生的数据具有量大且冗余数据多、处理所需专业性强、对数据处理准确性要求高、城市路况结构复杂等特点。文中通过hadoop建立分布式数据仓库将每辆车的gps数据、报警数据、温度数据、班次车次数据、乘客IC卡数据在各自站点的数据仓库中进行保存与管理,对海量公交数据进行实时分析。然后根据得出的路况信息和车辆客流高峰时段等数据来优化公交调度策略,动态调整车辆调配,从而为满足公交车辆、线路、业务不断拓展和智慧城市建设提供一个可借鉴的平台。

关键词：数据挖掘 gps轨迹智能公交系统 hadoop

Towards adaptable and tunable cloud-based map-matching strategy for gps trajectories

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2016年第12期17卷 1305-1319页

作者： Aftab Ahmed CHANDIO Nikos TZIRITAS Fan ZHANG Ling YIN Cheng-Zhong XU Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences Shenzhen 518055 China Institute of Mathematics and Computer Science University of Sindh Jamshoro 70680 Pakistan Department of Electrical and Computer Engineering Wayne State University Detroit 48202 USA

智慧城市为智能交通管理和交通网络智能应用的发展提供了巨大推动力。近来,智能交通系统(Intelligent transportation systems,ITSs)和移动位置服务(Location-based services,LBSs)也成为了研究领域的热点。交通领域数据量在快速不断增... 详细信息

智慧城市为智能交通管理和交通网络智能应用的发展提供了巨大推动力。近来,智能交通系统(Intelligent transportation systems,ITSs)和移动位置服务(Location-based services,LBSs)也成为了研究领域的热点。交通领域数据量在快速不断增长,云计算在巨量数据的存储、接入、管理和处理方面有着巨大作用。交通领域相当比例的数据为gps数据,此类数据具有非频繁、含噪声等特性,这使得维护基于gps的实时交通软件的服务质量较为困难。在诸多智能交通系统应用中,地图匹配处理起着将gps观测点准确排列于路网中的关键作用。考虑到准确性时,地图匹配策略的性能由两个连续的gps观测点间的最短路径决定;另一方面,处理最短路径查询(Processing shortest path queries,SPQs)耗费着较高计算量。现有的地图匹配技术采用固定参数(固定的候选点数量,固定的误差圆半径)的办法,这可能导致确认线路分段时产生不确定性,也可导致低精度结果(或需进行大量SPQ处理以保证精度)。此外,由于采样错误的存在,较高采样时间(大于10 s)内的gps数据常含有冗余数据,这也导致需要额外的SPQ处理。由于SPQ处理导致的高运算量问题,现有的地图匹配策略并不能实现实时应用。在本文中,我们提出一种实时地图匹配方法(Real-time map-matching,RT-MM)。该方法以云计算为基础,是一种全自适应地图匹配策略,能够应对实时gps轨迹地图匹配中SPQ处理的关键问题。本研究还通过基于虚拟数据和实际数据的仿真,对所述方法与现有方法的性能进行了比较。

关键词：地图匹配 gps轨迹可调节云计算块同步并行计算(Bulk synchronous parallel,BSP)

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社会感知视角下的城市功能区概率识别

统计与决策 2022年第6期38卷 174-179页

作者：王长硕蒲英霞李建学南京大学地理与海洋科学学院南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 南京大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

随着我国城市化进程的加快,城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发,感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为,引入... 详细信息

随着我国城市化进程的加快,城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发,感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为,引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布(Labeled-LDA)模型,以概率方式识别城市功能区并进行精度评估。基于武汉市海量出租车gps轨迹数据的实验表明,该方法能有效挖掘城市居民出行模式与城市功能区之间的潜在联系,识别典型的城市功能区并提供概率上的解释。

关键词： gps轨迹移动模式 Labeled-LDA模型城市功能区

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一种基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法

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中国科学技术大学学报 2016年第3期46卷 247-252页

作者：韩博洋汪兆洋金蓓弘中国科学院软件所软件工程技术研究开发中心北京100190

以防止出租车欺诈绕路为例,提出一种基于出租车gps时空轨迹数据离线挖掘与在线实时检测相结合的异常轨迹检测算法,获得快速反馈实时检测的结果.首先,将路网地图进行网格化切分并编号,用Pathlet方法优化常用的以gps点组成的轨迹序列,并... 详细信息

以防止出租车欺诈绕路为例,提出一种基于出租车gps时空轨迹数据离线挖掘与在线实时检测相结合的异常轨迹检测算法,获得快速反馈实时检测的结果.首先,将路网地图进行网格化切分并编号,用Pathlet方法优化常用的以gps点组成的轨迹序列,并将轨迹通过匹配、补全等处理变换为Pathlet序列.然后,从大量出租车历史数据中,获得轨迹的Pathlet序列,并聚类得到起点与终点之间正常的K类轨迹.当实时轨迹需要被检测时,便与K类正常轨迹进行匹配,只需计算两段Pathlet序列的编辑距离,并同时考量时间和空间两个维度设定合理阈值,判断是否抛出异常.最后,基于北京地区2011年3月到5月出租车gps轨迹的真实数据集进行了大量实验,对比了相关工作,印证了所提出算法的有效性和高效性.

关键词： gps轨迹异常轨迹检测 Pathlet方法时空数据挖掘

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以运动方向为主导的轨迹相似性度量方法

计算机工程 2019年第11期45卷 37-46页

作者：王海起翟文龙闫滨费涛李学伟陈海波李建中国石油大学(华东)地球科学与技术学院

考虑到移动对象的行为趋势体现在行驶距离与前进方向上,提出以运动方向为主导并兼顾形态距离特征的轨迹相似性度量方法。形态距离特征采用包围面积进行度量,运动方向特征分别采用真实平均方向、线性平均方向、最长公共方向序列3种形式... 详细信息

考虑到移动对象的行为趋势体现在行驶距离与前进方向上,提出以运动方向为主导并兼顾形态距离特征的轨迹相似性度量方法。形态距离特征采用包围面积进行度量,运动方向特征分别采用真实平均方向、线性平均方向、最长公共方向序列3种形式进行度量,选取形态距离和运动方向的最优组合作为轨迹相似性度量的最终形式。北京市出租车gps载客轨迹数据上的聚类应用结果表明,该相似性度量方法能够有效区分移动对象的趋势方向,且聚类准确率优于最长公共子序列方法。

关键词： gps轨迹方向角度包围面积最优组合相似性度量