华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (7): 55-64.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190428
徐建闽 魏鑫 林永杰† 卢凯
XU Jianmin WEI Xin LIN Yongjie LU Kai
摘要: 为了提取城市路网中车辆实际的行驶轨迹,支撑交通规划、设计、管理和评价等需求,提出了基于梯度提升决策树的城市车辆丢失路径链的重构方法。首先,根据车牌号码匹配目标车辆,以时间排序提取视频检测器获得的路径链,并结合交叉口邻接矩阵及路段行程时间估计进行路径链初次分离; 然后,依据车辆出行特征和交通状况提取影响路径选择的关键特征,并基于此提出了基于梯度提升决策树的局部丢失路径链重构算法; 最后,以某市南明区实际视频车牌识别数据为例,根据重构算法准确性和计算效率验证了文中算法与传统算法。结果表明,本文算法的重构准确率达到 91%,对比传统算法,梯度提升决策树算法在车辆路径链重构方面有较大优势。
中图分类号: