轨迹数据及其在道路中的应用
横净距_圆曲线半径_概述说明以及解释
横净距圆曲线半径概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在道路设计与规划中，横净距和圆曲线半径是两个重要的概念。
横净距指的是道路两侧各种设施或障碍物（如护栏、建筑物、广告牌等）离车行道边缘的水平距离。
而圆曲线半径则是指圆弧形状道路中心线所组成的圆，该圆的半径即为圆曲线半径。
1.2 文章结构本文将首先对横净距和圆曲线半径进行定义和解释，明确其含义和作用。
接着探讨横净距和圆曲线半径分别受到哪些因素的影响，以便更好地理解其设计原则和应用。
针对这些因素，我们还将介绍相应的设计与验算方法。
然后，在文章的最后一部分中，我们将对整个内容进行概述说明，总结横净距和圆曲线半径之间的关系，并提出相关设计原则与指导要点，同时通过实际案例分析和经验总结验证这些原则及应用。
最后，在结论部分，我们将对本文主要观点进行总结，对未来发展进行展望，并提出研究局限及后续研究方向的建议。
1.3 目的本文的目的在于全面阐述横净距和圆曲线半径这两个道路设计中关键要素的概念、作用以及相关设计与计算方法，为道路规划与设计人员提供明确的指导和参考依据。
同时，通过案例分析和经验总结，本文旨在揭示实际应用中可能遇到的问题，并提供解决方案。
2. 横净距2.1 定义与解释横净距是指在道路设计中，两个行车方向相邻的车道之间的垂直距离。
通常情况下，横净距是通过将两个相邻车道之间的中心线竖直延长来测量得到的。
2.2 影响因素横净距的大小受多种因素影响。
主要的影响因素包括以下几点：- 道路类型：不同类型的道路对横净距有着不同的要求。
例如，城市快速道路和高速公路通常需要较大的横净距，以提供更安全和顺畅的交通环境。
- 车辆尺寸：不同类型和尺寸的车辆对横净距有着不同的需求。
大型卡车需要更宽敞的空间来转弯，因此需要更大的横净距。
- 车流量：高流量道路需要更宽阔的横净距以容纳更多车辆并保证交通安全。
- 道路曲率：曲线半径小于一定数值时，会对横净距产生限制。
较小的曲率半径会限制车辆在弯道上的行驶速度和转弯半径。
数学建模在交通拥堵中的应用
数学建模在交通拥堵中的应用近年来，随着城市化进程的加速和汽车保有量的快速增长，交通拥堵已成为城市居民面临的一大挑战。
针对这一问题，数学建模作为一种有效的解决途径不断被应用和研究。
本文将介绍数学建模在交通拥堵中的应用，并分析其作用和意义。
一、交通流模型交通流模型是研究交通拥堵问题的核心工具之一。
通过数学建模，可以对交通流的形成、发展和演化进行系统的描述和预测，从而为交通管理和规划提供重要的参考依据。
1.1 宏观模型宏观模型主要关注整体交通流的运动规律。
常见的宏观模型包括瓶颈模型、微观模型等。
瓶颈模型通过考虑瓶颈区域的阻塞效应，描述了繁忙路段的交通流特征和拥堵情况。
而微观模型则通过模拟车辆的运动轨迹，重点研究车辆之间的相互作用和影响。
1.2 微观模型微观模型更关注具体车辆的行为和决策过程。
基于微观模型可以进行交通仿真实验，通过对不同交通组织方案的模拟，评估其在减少拥堵方面的效果。
此外，微观模型还能为交通规划和出行预测提供数据支持。
二、拥挤度分析拥挤度分析是利用数学建模来判断交通流拥堵状况的一种方法。
通过对数据的收集和分析，可以找出容易发生拥堵的路段和时间段，并提供相应的交通管理建议。
2.1 数据收集拥堵分析的前提是收集大量的交通数据，包括车辆速度、流量、密度等信息。
常用的数据采集手段有视频监控、微信小程序、感应器等。
这些数据能够提供交通拥堵问题的基本现状和变化趋势。
2.2 拥挤度指标基于收集到的数据，可以构建拥挤度指标来量化交通拥堵的程度。
常用的指标包括道路服务水平、空间容量利用率等。
这些指标能够帮助交通管理部门了解交通拥堵的程度及其发生的原因。
三、交通优化方案数学建模在交通拥堵中的应用不仅限于拥堵分析，还包括了交通优化方案的制定。
通过数学建模，可以为交通管理部门提供有针对性的解决方案，从而减少交通拥堵问题。
3.1 路网规划通过数学建模，可以对城市路网进行优化设计。
比如，可以通过模拟交通流的传播，评估不同规划方案下的拥堵状况，并为决策者提供科学的依据。
数学作文数学在现实生活中的应用与意义
数学作文数学在现实生活中的应用与意义数学作文数学在现实生活中的应用与意义数学是一门与我们的生活息息相关的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。
数学的广泛应用涵盖了科学、工程、经济、金融等众多领域，不仅为现代社会的发展做出了重要贡献，也为我们解决实际问题提供了强有力的工具。
本文将探讨数学在现实生活中的应用以及其意义。
一、数学在科学领域的应用数学在科学研究中起到了不可或缺的作用。
例如，在物理学领域，数学为我们描述物体的运动、计算力学量提供了有效的方法。
通过数学模型，我们可以预测天体运行的轨迹、计算物体受力的大小和方向等。
另外，在生物学领域，数学在遗传、生态、生物传播等方面的研究中也发挥着重要作用。
通过建立数学模型，我们可以模拟群体的演化规律，预测疾病的传播趋势，为疾病防控提供依据。
二、数学在工程领域的应用工程是数学的一个重要应用领域。
在建筑工程中，数学可以用来计算建筑物的结构、设计承重能力以及预测地震时的变形情况。
在交通工程中，数学可以用来优化交通信号、规划道路网络，以提高交通效率。
另外，在通信工程领域，数学可以用来设计和分析无线电信号的传输和编码，确保信息的可靠传输。
三、数学在经济和金融领域的应用数学在经济学和金融学中发挥着重要作用。
在经济学中，数学模型被广泛应用于经济增长、消费需求、供给曲线等方面的分析与预测。
经济数学通过建立模型，帮助我们理解市场行为、预测经济走势，为政府制定经济政策提供科学依据。
在金融领域，数学可以用于衡量金融风险、计算投资回报率和收益率，帮助投资者做出理性决策。
数学在现实生活中的应用与意义不仅仅局限于以上几个领域。
无论是计算机科学、人工智能，还是医学、环境科学等，数学都扮演着至关重要的角色。
数学不仅提供了解决实际问题的工具和方法，更重要的是培养了我们的逻辑思维、抽象推理能力和问题解决能力。
在学习数学的过程中，我们应该注重培养数学应用能力和创新思维，将数学与实际问题相结合，学以致用。
智能交通控制技术在城市交通中的应用
智能交通控制技术在城市交通中的应用近年来，人们因为出行的需求而增加了对智能交通控制技术的关注。
智能交通控制技术利用计算机、摄像头、传感器等现代科技手段，用于优化路面上的交通流动，提高交通效率，并使人们出行更为安全和便利。
这种技术的应用不仅可以改善城市交通状况，还可以促进城市商业活动和环境友好型城市的发展。
本文将探讨智能交通控制技术在城市交通中的应用及其对城市的影响。
一、智能交通控制技术在城市交通中的应用1. 交通信号控制系统交通信号控制系统是智能交通控制技术最基本的应用之一。
交通信号控制系统一般由计算机、摄像头、雷达和计算机网络等设备组成。
这些设备能够读取路面车辆行驶的速度、流量、方向等信息，并据此决定交通信号的时序和颜色。
这些信号可以适应路面车辆的实时状态来控制交通流量，提高交通的效率。
交通信号控制系统可以自动预测拥堵情况，自动改变绿灯时间和路口信号的时序，使车辆通过路口的时间更短，交通拥堵得到缓解。
2. 停车管理系统城市道路的拥堵和停车位不足是城市居民日常出行中最头痛的问题之一。
智能交通控制技术的停车管理系统可以收集路面上的车辆信息，并通过卫星定位技术、传感器设备和计算机网络来监控停车场所的使用情况。
系统可以实时更新停车场所的状况，导航系统可以快速索引空闲停车位，帮助司机迅速找到可以停车的位置，缓解道路停车位不足的问题。
3. 智能交通监控系统智能交通监控系统是一种基于计算机视觉和图像处理技术的交通监控手段。
通过安装在路面的摄像头和传感器设备，监控城市交通情况、车辆密度、道路状况、行人安全、车辆行驶轨迹等信息。
这些数据可以实时地传输到计算机控制中心，使得监控中心能够对城市的交通情况进行更加准确和及时的掌控。
通过智能交通监控系统，交通管理部门可以有效地应对交通拥堵、道路事故和交通违规等问题。
二、智能交通控制技术对城市的影响1. 提高交通效率通过应用智能交通控制技术，可以优化交通流动，减少车辆行驶时间和排放。
基于海量出租车轨迹数据的旅行时间预测
基于海量出租车轨迹数据的旅行时间预测近年来,随着中国城市化水平的不断提高,机动车数量有加速增长的趋势,而道路基础设施的建设却相对缓慢,城市交通的供需矛盾日益加剧,在很多大中型城市中,交通拥堵正在逐渐成为常态。
在这种情况下,出行者的旅行时间复杂多变,出行成本越来越高。
如何准确预测未来的旅行时间,对于出行者和交通管理者,都是一个具有重大现实意义的问题。
此时,智能交通系统(intelligent transportation system,ITS)的日益成熟和各种海量车辆轨迹数据的出现给旅行时间预测的研究带来了巨大的机遇。
在这种背景下,本文希望以海量车辆轨迹数据为数据支撑,对高度城市化地区的旅行时间(travle time)预测问题进行探索。
虽然车辆轨迹数据能提供完整时空覆盖的交通信息,但其海量性也给数据的维护和检索带来困难。
另外,旅行时间预测的准确度不仅依赖于预测模型的性能,也受限于数据本身的复杂性。
因此,在进行旅行时间预测研究之前,还需要从数据质量的角度来研究历史旅行时间序列的复杂度,对历史旅行时间序列的可预测性进行评价。
基于此,针对海量车辆轨迹数据的旅行时间预测研究应涵盖轨迹数据建模与索引、旅行时间可预测性分析、以及旅行时间预测的实现等多方面内容。
基于行程的轨迹数据模型能给车辆轨迹数据提供便于管理的组织形式,而针对车辆行程的索引结构能明显改善检索效率,为行程信息的获取提供可行的解决方案;在高效获取行程数据的基础上进行历史旅行时间序列的可预测性分析,是对预测数据的检验和评价,为旅行时间的预测提供保障;而考虑影响交通的各种条件去设计预测模型实现旅行时间预测则是本文最终的研究目的。
基于此,本文针对车辆轨迹数据建模、车辆轨迹数据索引、旅行时间可预测性和旅行时间预测模型等四方面展开研究。
在车辆轨迹数据建模方面,本文使用基于车辆行程的轨迹数据模型来组织车辆轨迹数据,并根据基于车流方向的道路网络模型提出了基于道路拓扑的轨迹数据地图匹配算法。
道路运输车辆智能监控数据综合应用管理办法试行
道路运输车辆智能监控数据综合应用管理办法试行随着科技的不断发展，道路运输行业迎来了智能化的变革。
智能监控系统在车辆中的应用日益广泛，为保障道路运输安全、提高运输效率提供了有力的支持。
然而，如何有效地管理和综合应用这些智能监控数据，成为了当前亟待解决的问题。
为了规范道路运输车辆智能监控数据的综合应用，保障各方合法权益，特制定本试行管理办法。
一、总则本管理办法适用于在道路运输领域中，安装和使用智能监控设备的各类车辆及其所属企业、相关管理部门等。
其目的在于通过对智能监控数据的合理采集、存储、分析和应用，实现对道路运输车辆的实时监控、安全预警、违规查处以及运输服务质量的提升。
智能监控数据包括但不限于车辆的行驶轨迹、速度、加速度、疲劳驾驶状态、车辆故障信息等。
这些数据应具有准确性、完整性和时效性，以确保其能够为管理和决策提供可靠的依据。
二、数据采集与存储（一）车辆所属企业应确保智能监控设备的正常运行，按照规定的频率和精度采集相关数据。
采集的数据应实时上传至企业内部的监控平台，并同步备份至指定的存储设备中。
（二）存储设备应具备足够的容量和安全性，采取加密、备份等措施，防止数据丢失或泄露。
数据的保存期限应不少于规定的时长，以满足后续查询和分析的需要。
（三）对于关键数据，如涉及重大事故或违法违规行为的，应进行长期保存，并建立专门的档案管理机制。
三、数据分析与应用（一）企业内部应设立专门的数据分析团队，对采集到的数据进行深入分析。
通过数据挖掘和统计分析等手段，发现车辆运行中的潜在安全隐患、驾驶员的不良驾驶习惯以及运输服务中的薄弱环节。
（二）基于数据分析结果，企业应制定相应的改进措施，如对驾驶员进行针对性的培训、优化运输线路和调度方案等，以提高运输安全和服务质量。
（三）管理部门有权获取企业的智能监控数据，进行宏观层面的分析和监管。
通过对大量数据的整合和对比，制定行业政策和标准，加强对道路运输市场的规范和引导。
四、数据共享与交换（一）在保障数据安全和隐私的前提下，鼓励企业之间、企业与管理部门之间进行数据共享。
整车循迹指数rti值-概述说明以及解释
整车循迹指数rti值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述整车循迹是指汽车在行驶过程中保持在预定路径上的能力。
在实际应用中，整车循迹的准确性和稳定性对驾驶安全和行驶性能有着重要影响。
因此，研究和评估整车循迹性能成为了汽车工程领域的重要课题。
整车循迹指数(RTI值)是一种用于评估整车循迹性能的指标。
它通过分析车辆驱动轮的轨迹与预定路径之间的偏差来衡量整车的循迹能力。
RTI 值越高，表明车辆在循迹过程中的偏差越小，整车的循迹性能越好。
在整车循迹中，驱动轮通常会受到多种因素的影响，例如路面摩擦系数、转向系统的精度和反馈等。
这些因素会导致车辆在行驶过程中偏离预定路径。
因此，能够准确计算和评估RTI值对于提高整车循迹性能具有重要意义。
为了计算RTI值，需要使用车辆行驶过程中得到的轨迹数据和预定路径进行比较。
通常采用的方法是计算驱动轮轨迹偏差的平均值或标准差来表示整车的循迹能力。
根据不同的研究目的和需求，还可以采用其他统计方法或模型来计算RTI值。
在实际应用中，RTI值可以用于评估和比较不同车辆的循迹性能，为汽车制造商提供有关整车设计和调优的参考依据。
此外，RTI值还可以用于评估不同驾驶模式或路况对整车循迹性能的影响，为驾驶员提供有关行驶安全和舒适性的参考指标。
然而，需要注意的是，RTI值作为评估整车循迹性能的指标并不完美。
它只能从整体上评估整车的循迹能力，无法反映出局部细节和动态变化。
此外，RTI值还受到测试条件和评估方法的影响，可能存在一定的误差和主观性。
因此，在使用RTI值进行评估和比较时，需要结合其他测试指标和实际情况进行综合分析。
综上所述，整车循迹指数(RTI值)是一种用于评估整车循迹性能的重要指标。
通过准确计算和评估RTI值，可以为整车设计和调优提供有效参考，提高驾驶安全和行驶性能。
然而，需要在实际应用中谨慎使用RTI值，并结合其他测试指标和实际情况进行综合分析。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分主要介绍本文的组织架构和章节安排，旨在给读者提供整体的阅读导引。
大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述 李瑞丰
大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述李瑞丰摘要：智能交通系统中数据是十分关键的构成部分，交通数据的收集、处理与公布方式对于智能交通系统有着重大的影响。
在大数据时代下，将大数据应用到智能交通系统中能够给其带来重大的便捷与优势。
大数据能够在数据整合与信息收集、信息处理与存储以及信息公布方面起到重要的作用。
交通大数据具有数据巨大、处理速度快、高价值、可视化等特点，因此如何高效地利用大数据来实现智能交通管理是大数据在智能交通系统中应用的重点。
关键词：智能交通；大数据技术；交通大数据引言智能交通系统中数据是十分关键的构成部分，交通数据的收集、处理与公布方式对于智能交通系统有着重大的影响。
在大数据时代下，将大数据应用到智能交通系统中能够给其带来重大的便捷与优势。
大数据能够在数据整合与信息收集、信息处理与存储以及信息公布方面起到重要的作用。
交通大数据具有数据巨大、处理速度快、高价值、可视化等特点，因此如何高效地利用大数据来实现智能交通管理是大数据在智能交通系统中应用的重点。
1大数据与交通大数据1.1大数据与交通大数据概述近几年来伴随着信息技术与互联网技术的成熟，大数据时代已经来临。
大数据，即为拥有海量数据，无法利用现有的数据管理技术、软件等方式来对其进行处理。
大数据主要拥有数据存储量大、数据类型众多、处理速度快等特点。
而交通大数据相对于传统的交通数据来说，其具有以下特点：第一，数据量巨大，拥有广泛的数据来源并且需要长期存储；第二，处理速度快，交通流的实效性很强，需要高度的数据处理速度；第三，模态多样化。
数据来源广泛，类型多样，呈现多元化模态；第四，高价值。
数据拥有时间、空间等多元化特点，拥有丰富的价值；第四，可视化。
交通运行情况等状态需要实现可视化。
1.2大数据在智能交通系统中的应用优势大数据应用在智能交通系统中的优势主要表现在以下几个方面：第一，能够显著提升交通运行效率。
大数据所拥有的实时性的特点，能够让闲置的数据被充分利用起来，通过智能化技术来对交通动态进行实时监控与预测，从而显著提升交通运行效率。
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频繁模式挖掘是从大规模轨迹数据中发现频繁时序模式，例 如挖掘公共性规律或公共性频繁路径等。频繁模式挖掘在旅 游推荐、生活模式挖掘、地点预测、用户相似性估计等方面 有很多应用。 基于简单分段轨迹挖掘方式、基于聚类的兴趣区域挖掘方 式、基于路网匹配的频繁模式挖掘
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2.轨迹数据处理关键技术
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2.轨迹数据处理关键技术
2.4 轨迹数据隐私保护
海量的轨迹数据出现，特别是个人用户轨迹数据，必然会带来
隐私泄露的风险。
基于位置服务的轨迹隐私保护 基于轨迹数据发布的隐私保护
轨迹大数据 支撑技术
（1）轨迹大数据存储技术 （2）基于MapReduce模型的Hadoop分布式处理 （3）基于GPU的并行处理 （4）轨迹大数据可视化技术
2.3 轨迹数据挖掘 轨迹数据聚类
为了通过不同的移动对象获得代表性路径或公共倾向行为， 需要将相似轨迹聚合作为集群,一般的聚类方法是利用一个 特征向量代表一条轨迹，通过它们之间的特征向量距离来 确定其相似性。
轨迹数据聚类的关键在于：根据时空数据特征,设计与定义
不同轨迹数据之间的相似性度量。
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1.轨迹数据：数据、技术与应用现状
1.1 轨迹数据概念和特征
人类活动轨迹 交通工具活动轨迹
轨迹数据分类
动物活动轨迹 自然现象活动轨迹
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1.轨迹数据：数据、技术与应用现状
1.1 轨迹数据概念和特征
轨迹数据继承了大数据的经典“3V”特征，量大
（volume）、实时（velocity）、多样（variance）。 时空序列性 异频采样性 数据质量差 路网相关性
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1.轨迹数据：数据、技术与应用现状
1.2 轨迹数据应用
轨迹数据了人类的活动和行为历史，蕴含了群体性的移 动模式和规律。
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2.轨迹数据处理关键技术
轨迹数据模型中，各层次之间紧密联系，原始轨迹数据存在很多 数据冗余与噪音，需要通过数据清理、轨迹压缩、轨迹分段等预 处理方式转化为校准轨迹；校准轨迹数据需要通过数据库管理技 术进行轨迹索引与检索，能够有效地存取；最后对处理后的轨迹 数据进行模式挖掘、隐私保护等操作获取有价值的知识。
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2.轨迹数据处理关键技术
2.1 轨迹数据预处理
数据清洗：噪音滤波、停留点检测
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2.轨迹数据处理关键技术
2.1 轨迹数据预处理
轨迹分段：是对长时段轨迹(例如以天或月为单位)的合理切分与
标注，切分后的子轨迹段代表一次出行的记录。轨迹分段的主要
方式有基于时间阈值、几何拓扑和轨迹语义这3种基本策略。 轨迹校准：是保证轨迹数据可用性的重要技术。采样率差异过大 导致轨迹数据的质量问题，轨迹校准能够在一定程度上提高轨迹 数据质量。
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法 基于 HMM 模型的地图匹配 问题路段分析与检查 （1）路段信息缺失 （2）路段信息错误
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.1 车辆轨迹在道路中的应用
汽车的GPS轨迹能够反映道路网络的位置信息和几何结 构，因此可以依据日常车辆的轨迹数据来获取道路信息， 这种方法具有成本低廉、覆盖面大、数据易于获取、现势 性强等优点。 道路数据更新：路网匹配、变化检测与更新、轨迹融合 等 道路信息提取：道路边界、道路中心线、道路交叉口
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
基于局部点连通性的交叉口识别：将所有转向点对类簇按照 交叉口进行分类，也即找出属于同一个交叉口范围内的所有 转向点对类簇，并利用非交叉口处(如弯道，只包含一种左 转和一种右转)转向类型数量小于或等于2的特征，实现交叉 口与非交叉口的初次识别。
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交叉口信息提取： 交叉口空间位置提取(道路中心线级路网) 分/合流点提取(车行道级路网) 车道级别交叉口结构提取(车道级路网)
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
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4.总结
轨迹数据研究面临的挑战
1 2 3 基于多源数据融合的轨迹大数据处理 基于分布式的轨迹大数据处理 基于深度学习的轨迹大数据处理 轨迹大数据隐私保护方向 轨迹数据在道路更新与信息提取中的进一步应用
路网匹配：是关联轨迹与数字地图，将GPS坐标下采样序列转换
为路网坐标序列。路网匹配算法的核心思想是利用轨迹点之间的 时空可达性做匹配校正。
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2.轨迹数据处理关键技术
2.2 轨迹数据库
轨迹数据模型：MOST模型、结合Hadoop的模型、以时间为中心
的轨迹模型等
轨迹压缩：基于路网的压缩、基于轨迹的压缩、基于帧码的压 缩等 轨迹查询：轨迹点信息查询、轨迹区域信息查询、轨迹查询 轨迹索引：网格索引、R树等
3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.2 路网更新的轨迹-地图匹配方法
基于PAM 聚类的路段信息提取
基于缓冲区骨架的路段信息提取
局部路网数据更新
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
城市交叉口的空间位置、范围及详细的转向信息是构成 城市各级交通路网数据的关键。 （1）首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对； （2）然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间
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2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 轨迹数据模式挖掘
伴随模式挖掘是在轨迹数据中提取伴随的移动对象，通过 分析移动对象群体的行为特征和规律，可以实现时空环境 中的事故调查、群体跟踪等。代表性的轨迹模式主要有 Flock，Convoy，Swarm，Gathering等。
2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 轨迹数据聚类
基于时间维度的相似轨迹聚类 基于轨迹相似性的聚类 局部多子轨迹聚类 局部单子轨迹聚类 轨迹点聚类 基于空间聚类 基于路网匹配聚类 语义轨迹聚类 。。。
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2.轨迹数据处理关键技术
2.3 轨迹数据挖掘 轨迹数据分类
轨迹数据分类的主要目的是区分轨迹或段的不同状态，例 如交通出行方式、人类活动等.一般来说，轨迹数据种类繁 多，通过轨迹数据分类可以挖掘更多趋势性、价值性规律。 一般轨迹分类主要分为3个步骤： （1）使用分段方法将轨迹分割成段 （2）从段中或者采样点中提取特征 （3）通过建立模型划分段或者采样点
内容
1 2
3
轨迹数据相关介绍 轨迹数据处理关键技术 轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用 总结
4
1.轨迹数据：数据、技术与应用现状
1.1 轨迹数据概念和特征
轨迹数据就是时空环境下，通过对一个或多个移动对象 运动过程的采样所获得的数据信息，包括采样点位置、采样 时间、速度等，这些采样点数据信息根据采样先后顺序构成 了轨迹数据。
聚类，并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口；
（3）最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下 的交叉口结构。
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3.轨迹数据在道路更新及信息提取中的应用
3.3 城市道路交叉口识别及结构提取
车辆在通过交叉口与非交叉口时的行驶特征主要存在两类差 异：一是记录车辆行驶方向的航向角度变化不同；二是车辆 发生转向的转向类型数量不同。 转向点对是指车辆在完成一次转向过程中留下的前后两个轨 迹点，也即这两个相邻的轨迹点航向角度变化量符合车辆转 向特征。