利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

李宇光, 李清泉

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2014 > 39(6): 724-728

李宇光, 李清泉. 利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

引用本文:

李宇光, 李清泉. 利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

LI Yuguang, LI Qingquan. A Fast Algorithm for Huge Volume Floating Car Data Map-Matching:A Vector to Raster Map Conversion Approach[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

Citation:

LI Yuguang, LI Qingquan. A Fast Algorithm for Huge Volume Floating Car Data Map-Matching:A Vector to Raster Map Conversion Approach[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

doi: 10.13203/j.whugis20140071

李宇光¹,
李清泉^2,1

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;² 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东深圳,518060

基金项目: 深圳市科技研发资金资助项目 (ZDSY20121019111146499)；深圳市战略性新兴产业发展专项资金资助项目(JCYJ20121019111128765)；国家863计划资助项目(2012AA101701)

作者简介:
李宇光,副教授。主要从事交通地理信息系统的理论与方法研究。

中图分类号: P208

A Fast Algorithm for Huge Volume Floating Car Data Map-Matching:A Vector to Raster Map Conversion Approach

LI Yuguang¹,
LI Qingquan^2,1

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;²Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services,Shenzhen University,Shenzhen 518060,China

Funds: Shenzhen Scientific Research and Development Funding Program,No.ZDSY20121019111146499;Shenzhen Dedica-ted Funding of Strategic Emerging Industry Development Program,No.JCYJ20121019111128765;The National 863Program of China,No.2012AA101701.

More Information

Author Bio:
LI Yuguang,associate professor,specializes in the theories and methods of Geography Information System-Transportation.

摘要: 目的提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。
- 海量浮动车数据 /
- 道路匹配 /
- 地图栅格化 /
- 空间索引
Abstract: Objective We propose a fast algorithm for matching huge volume floating car data(FCD)with maps ofurban areas.Firstly,a road buffer is constructed.Secondly,all links buffer are conversed to rastermaps and a spatial index map between the geographical coordinate and link IDs is built.Then,thecandidate links are selected based on the coordinates of FCD and the spatial index.Finally,the map-matching degree is calculated between the FCD and the candidate links.The map-matching links are i-dentified in the results.Experiments show that the proposed method reduces the number of links thatneed be calculated for every FCD,thus resulting in efficiency improvement of the proposed map-matc-hing algorithm.
- huge volume floating car data /
- map-matching /
- raster map conversion /
- spatial index

[1]	赵云鹏, 孙群, 刘新贵, 程绵绵, 俞童, 李元復. 面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 728-735. doi: 10.13203/j.whugis20190039
[2]	向隆刚, 高萌, 王德浩, 龚健雅. Geohash-Trees:一种用于组织大规模轨迹的自适应索引 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(3): 436-442. doi: 10.13203/j.whugis20160523
[3]	谢金运, 涂伟, 李清泉, 常晓猛, 马承林, 李追日, 黄练. 大规模浮动车流数据并行地图匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(5): 697-703. doi: 10.13203/j.whugis20140847
[4]	翟卫欣, 程承旗, 童晓冲, 陈波. 利用地球立体剖分格网生成Subdivision R-树索引模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 443-449. doi: 10.13203/j.whugis20140104
[5]	邵华, 江南, 胡斌, 吕恒, 朱进. 利用GPU的R树细粒度并行STR方法批量构建 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(9): 1068-1073. doi: 10.13203/j.whugis20130158
[6]	戴晶, 吴明光, 郑培蓓, 王蕾, 崔登吉, 陈泰生. 基于 hilbert曲线的str索引改进算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 777-781.
[7]	付仲良, 刘思远, 俞志强. 一种双映射变换的空间索引及空间连接算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1248-1251.
[8]	李强, 曹鹏, 缪立新. 针对探测车历史数据的离线地图匹配算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 244-247.
[9]	李清泉, 胡波, 乐阳. 一种基于约束的最短路径低频浮动车数据地图匹配算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(7): 805-808.
[10]	陈静, 向隆刚, 朱欣焰. 分布式异构栅格数据的集成管理研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1094-1096.
[11]	孙卡, 吴冲龙, 刘刚, 何珍文. 海量三维地质空间数据的自适应预调度方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 140-143.
[12]	龚俊, 谢潇. 基于R树索引的三维可视化查询方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(10): 1140-1143.
[13]	刘春, 杨超, 范业明. 基于流动车数据的道路车速匹配与实时发布 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 394-398.
[14]	胡云岗, 陈军, 赵仁亮, 李志林. 地图数据缩编更新中道路数据匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 451-456.
[15]	程昌秀. 矢量数据多尺度空间索引方法的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 597-601.
[16]	周芹, 钟耳顺, 黄耀欢, 郭会. 大型空间数据库的并发索引策略CQR树 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 856-858.
[17]	陈鹏, 孟令奎, 宋杨. 三维GIS中基于空间拓扑约束条件的R树研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(4): 347-349.
[18]	余亮, 边馥苓. 一种原生XML空间索引及查询语言 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(10): 936-939.
[19]	郭晶, 刘广军, 董绪荣, 郭磊. 基于空间网格和Hilbert R-tree的二级R-tree空间索引 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(12): 1084-1088.
[20]	郭菁, 郭薇, 胡志勇. 大型GIS空间数据库的有效索引结构QR-树 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(3): 306-310.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1706
HTML全文浏览量: 45
PDF下载量: 785
被引次数: 0

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

doi: 10.13203/j.whugis20140071

李宇光¹,
李清泉^2,1

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;² 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东深圳,518060

基金项目: 深圳市科技研发资金资助项目 (ZDSY20121019111146499)；深圳市战略性新兴产业发展专项资金资助项目(JCYJ20121019111128765)；国家863计划资助项目(2012AA101701)

作者简介:
李宇光,副教授。主要从事交通地理信息系统的理论与方法研究。

收稿日期: 2014-01-20
修回日期: 2014-06-05
刊出日期: 2014-06-05

中图分类号: P208

关键词:

海量浮动车数据 /

地图栅格化 /

摘要: 目的提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。

English Abstract

李宇光, 李清泉. 利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

引用本文:

李宇光, 李清泉. 利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

LI Yuguang, LI Qingquan. A Fast Algorithm for Huge Volume Floating Car Data Map-Matching:A Vector to Raster Map Conversion Approach[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

Citation:

LI Yuguang, LI Qingquan. A Fast Algorithm for Huge Volume Floating Car Data Map-Matching:A Vector to Raster Map Conversion Approach[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(6): 724-728. doi: 10.13203/j.whugis20140071

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码