一种众源车载GPS轨迹大数据自适应滤选方法

P228; 基于同步高低精度GPS轨迹数据的空间特征和GPS误差分布原理，提出了一种众源GPS车载轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载 GPS 轨迹数据进行分割，以轨迹分割段作为基本滤选单元；然后通过对比轨迹分割段内 GPS 轨迹向量与其参考基线间的相似度，按照相似度与GPS定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明，该方法可以实现车载轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。...

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Published in测绘学报 Vol. 45; no. 12; pp. 1455 - 1463
Main Author 唐炉亮 杨雪 牛乐 常乐 李清泉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 深圳大学 土木工程学院 空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室，广东 深圳 518060 2016
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079%武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079
Subjects
众源轨迹数据;轨迹分割;相似度模型;数据滤选;大数据
众源轨迹数据
data filtering
trajectories partition
similarity model
轨迹分割
数据滤选
big data
相似度模型
crowdsourced trace
大数据
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Summary:P228; 基于同步高低精度GPS轨迹数据的空间特征和GPS误差分布原理，提出了一种众源GPS车载轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载 GPS 轨迹数据进行分割，以轨迹分割段作为基本滤选单元；然后通过对比轨迹分割段内 GPS 轨迹向量与其参考基线间的相似度，按照相似度与GPS定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明，该方法可以实现车载轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。
Bibliography:11-2089/P
TANG Luliang;YANG Xue;NIU Le;CHANG Le;LI Qingquan;State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Wuhan University;Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services,College of Civil Engineering,Shenzhen University
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160117