基于卡口数据的车辆出行轨迹识别方法
摘要:
本发明提供一种基于卡口数据的车辆出行轨迹识别方法,采用谱聚类方法,从卡口数据的时空特性角度实现出行链的自动拆分,从而识别出单次出行轨迹的起点、终点以及途经点位,具体为,生成车辆当日的完整出行链;建立相似矩阵S;计算邻接矩阵W与度矩阵D;构建拉普拉斯矩阵L,进一步确定特征矩阵F;采用DBSCASN聚类算法进行聚类分析,得到簇划分结果;确定轨迹点的簇划分结果,生成子轨迹;该方法兼顾车辆通行的时间与空间属性,与依据行程时间进行的轨迹划分方法相比更为全面。无需预设阈值,完全由实测数据驱动实现车辆通行轨迹识别,提高轨迹识别的准确性。该分析结果可用于车辆出行行为识别、出行特征分析、交通流OD估计等。
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