轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图 本书特色

轨迹大数据具有采集成本低、更新快、蕴含信息丰富等特点，是人们探索人类活动规律、挖掘空间物理结构的一种新手段。《轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图》以轨迹大数据挖掘为背景，以城市各级道路网信息获取与更新为目标，全面系统地介绍基于轨迹数据的高时空精度道路众包测图理论与方法，包括时空轨迹数据获取、轨迹数据高精度滤选、城市各级道路交叉口识别与几何连通信息获取、路网变化检测理论与方法、各级路网自动更新策略。《轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图》遵从数据获取、数据降噪、知识发现的逻辑主线，每一章叙述从具体问题入手，由浅入深，阐明思路，便于读者掌握轨迹大数据挖掘方法的实质，学习面向高时空精度路网信息的轨迹提取方案。

轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图 内容简介

本书以众源车载轨迹大数据为研究对象, 构建高时空精度道路信息众包测图的理论与方法体系, 从数据获取及预处理、高精度道路信息提取、变化检测与更新三个方面阐述利用轨迹大数据对道路进行众包测图的关键技术。

轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图 目录

目录第1章 时空轨迹大数据获取 11.1 高时空精度道路测图技术 21.1.1 高精度道路专业测图技术 21.1.2 高精度道路众包测图技术 31.1.3 高精度道路专业测图与众包测图技术的优缺点 41.2 浮动车数据采集系统 51.2.1 系统原理 51.2.2 系统构成 51.2.3 系统特点 71.2.4 数据特征 71.3 志愿者数据共享平台 91.3.1 平台模式 91.3.2 平台特点 101.3.3 数据构成 111.3.4 数据特征 13参考文献 14第2章 轨迹数据预处理 182.1 轨迹数据误差来源 182.1.1 GPS误差 182.1.2 数据缺失 192.2 轨迹漂移点剔除 202.2.1 现有漂移点处理方法 202.2.2 浮动车数据分布特点 222.2.3 基于Delaunay三角网密度的漂移点剔除 232.2.4 实验验证 252.3 轨迹高精度滤选 272.3.1 现有轨迹数据清洗方法 272.3.2 高低精度同步轨迹分布特点 292.3.3 基于运动一致性模型的车载轨迹大数据清洗方法 302.3.4 实验验证 352.4 缺失轨迹重建 402.4.1 现有缺失重建方法 402.4.2 行为特征提取 422.4.3 基于历史行为的缺失轨迹概率建模 432.4.4 实验验证 45参考文献 47第3章 道路交叉口识别与信息获取 503.1 道路交叉口信息获取综述 503.1.1 基于图像数据的交叉口识别 503.1.2 基于3DLiDAR和多传感器融合的交叉口识别 513.1.3 基于轨迹数据的交叉口识别 513.1.4 小结 523.2 道路交叉口功能及车辆转向特征 533.3 道路平面交叉口快速识别 543.3.1 车辆转弯变化点对提取 543.3.2 基于生长聚类方法的转向点对聚类 563.3.3 基于局部连通性聚类方法的平面交叉口识别 583.4 平面交叉口在多级路网数据中的空间结构获取 593.4.1 平面交叉口中心位置及范围圆确定 593.4.2 行车道级道路平面交叉口空间结构提取 603.4.3 车道级道路平面交叉口空间结构提取 623.5 实验验证 623.5.1 实验数据 623.5.2 参数设置 633.5.3 实验结果可视化与准确性评价 663.5.4 城市道路平面交叉口识别方法对比 69参考文献 71第4章 多级道路几何连通性信息获取 734.1 道路几何连通性信息获取综述 734.1.1 基于图像数据的道路信息获取 734.1.2 基于机载/车载激光数据的道路信息提取 754.1.3 基于车载轨迹数据的道路信息提取 754.1.4 小结 764.2 道路中心线级与行车道级几何连通性信息提取 784.2.1 基于认知规律的路网信息感知过程解析 784.2.2 顾及认知规律的轨迹融合模型与路网生成 794.2.3 路网信息提取定性和定量评价 854.2.4 实验验证 864.3 道路车道级几何连通性信息提取 894.3.1 车载轨迹数据在道路平面及横切面的分布特征 894.3.2 基于优化约束高斯混合模型的车道级道路几何信息获取 904.3.3 车道级道路连通性信息提取 974.3.4 实验验证 101参考文献 111第5章 异源异构道路数据变化检测 1165.1 道路数据变化检测综述 1165.1.1 栅格数据变化检测方法 1165.1.2 矢量数据变化检测方法 1175.1.3 空间数据变化分类与建模 1185.2 道路几何图形相似性度量 1185.2.1 几何图形的描述方法 1185.2.2 道路的几何图形相似性度量 1215.3 道路属性语义相似性度量 1265.3.1 空间信息本体的语义表达 1265.3.2 道路信息分类本体的建立 1285.4 基于地物相似度模型的道路数据变化检测 1375.4.1 地物相似度模型 1385.4.2 道路数据变化分类 1405.4.3 道路数据变化检测 1415.5 交通道路数据变化发现与提取 1455.5.1 变化前后的数据准备 1465.5.2 地物相似度计算 1475.5.3 道路数据变化发现与提取 1475.6 地物相似度模型与空间数据变化发现算法的评价 1505.6.1 地物相似性度量的准确性分析 1505.6.2 地物相似度变化阈值的确定与分析 151参考文献 155第6章 道路信息变化检测 1596.1 城市路网变化检测综述 1596.1.1 新图像数据叠加历史图像数据检测道路变化 1596.1.2 图像数据融合GIS信息检测道路变化 1606.1.3 矢量路网数据前后对比检测道路变化 1616.1.4 结合当前轨迹数据与历史路网数据探测道路变化 1616.2 城市多级路网变化检测 1626.2.1 城市多级路网变化类型 1626.2.2 基于地图匹配算法的路网变化检测方法 1636.3 道路中心线级路网变化检测 1656.3.1 道路中心线级路网几何连通性变化类型 1656.3.2 基于点对线匹配方法的道路变化检测 1666.3.3 道路中心线级路网更新 1706.3.4 实验验证 1716.4 行车道级路网变化检测 1776.4.1 行车道路网变化类型 1776.4.2 基于轨迹数据的行车道路网拓扑变化检测 1796.4.3 基于变化检测结果的行车道路网更新 1836.4.4 实验验证 1846.5 车道级道路网变化检测 1886.5.1 基于误差椭圆理论的候选匹配路段确认 1896.5.2 基于模糊逻辑理论的轨迹匹配方法 1906.5.3 基于匹配结果的车道级道路网络变化探测 1936.5.4 实验验证 196参考文献 203

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