罗跃军，宋向勃，郑　莉

(1. 武汉大学资源与环境学院，湖北 武汉 430079； 2. 武汉光庭信息技术有限公司，湖北 武汉 430073；

3. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079)

Probe Vehicle Track-matching Algorithm Based on Spatial Semantic Features

LUO Yuejun，SONG Xiangbo，ZHENG Li



一种基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配技术

罗跃军1，2，宋向勃2，郑莉3

(1. 武汉大学资源与环境学院，湖北 武汉 430079； 2. 武汉光庭信息技术有限公司，湖北 武汉 430073；

3. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079)

Probe Vehicle Track-matching Algorithm Based on Spatial Semantic Features

LUO Yuejun，SONG Xiangbo，ZHENG Li

摘要：针对浮动车轨迹数据挖掘中的空间语义分析问题，阐述了传统的电子导航地图匹配方法用于浮动车轨迹地图匹配时的主要问题，提出了基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配算法，并结合实际数据进行了试验验证，本文提出的基于空间语义特征的全局路径匹配方法取得了很好的匹配效果，并可还原浮动车轨迹经由的真实路径。

关键词：空间语义特征；浮动车轨迹；空间数据挖掘

一、引言

随着城市化进程的不断加快和经济的飞速发展，汽车在人们的生活中迅速普及。随着汽车市场的蓬勃发展，大量问题也随之出现，浮动车技术作为一种新的高级导航数据采集方式，为解决上述问题提供了更多可能。浮动车也称为GPS探测车，是近年来国际智能交通系统(ITS)中所采用的获取城市道路交通状态的重要途径和有效方式[1]，也是一种先进的道路交通信息采集技术[2]。浮动车技术的数据范围能够遍布整个地区，能全天候24 h进行数据采集，利用无线实时传输、中心式处理大大提高信息采集效率；同时，利用现有的GPS和通信网络资源，也使得采集设备维护和安装成本较低[3]。……