基于GPS轨迹的矢量路网地图自动生成方法

提出一种基于GPS探测车轨迹的大规模矢量路网地图自动生成方法.该方法不需要路网地图的基图,可以只利用GPS探测车在路网中的行驶轨迹,自动将实际路网的真实拓扑结构反映在数字地图上.该方法分三个步骤:首先,实现GPS探测车轨迹数据的大地经纬度坐标到地图城建坐标的转换;然后,利用坐标转换后的GPS轨迹数据生成路网栅格地图;最后,将已生成的栅格路网地图进行矢量化处理.采用真实GPS探测车轨迹数据进行的实际路网自动生成实验表明,该方法能够成功地通过GPS轨迹自动生成路网地图,生成的矢量路网数字地图具有较高的精确度,可以满足交通诱导和汽车导航等系统中数字地图及时、自动更新的应用需求.     

一种基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法

以防止出租车欺诈绕路为例,提出一种基于出租车GPS时空轨迹数据离线挖掘与在线实时检测相结合的异常轨迹检测算法,获得快速反馈实时检测的结果.首先,将路网地图进行网格化切分并编号,用Pathlet方法优化常用的以GPS点组成的轨迹序列,并将轨迹通过匹配、补全等处理变换为Pathlet序列.然后,从大量出租车历史数据中,获得轨迹的Pathlet序列,并聚类得到起点与终点之间正常的K类轨迹.当实时轨迹需要被检测时,便与K类正常轨迹进行匹配,只需计算两段Pathlet序列的编辑距离,并同时考量时间和空间两个维度设定合理阈值,判断是否抛出异常.最后,基于北京地区2011年3月到5月出租车GPS轨迹的真实数据集进行了大量实验,对比了相关工作,印证了所提出算法的有效性和高效性.     

位置服务中连续查询隐私保护的动态规划算法

针对基于位置服务中连续查询可能存在的隐私泄露问题,提出基于历史轨迹的连续查询隐私保护匿名算法.首先针对传统基于贪心策略的两条轨迹匿名算法无法保证全局最小轨迹扭曲度的不足,设计出可保证全局最优的两条轨迹匿名动态规划算法,找出历史轨迹与连续查询所对应的基轨迹之间的最优配对方案;然后在此基础上提出可有效保护连续查询隐私的轨迹匿名算法.对本文算法与同类算法在发布轨迹数据质量上进行实验比较分析,仿真实验结果表明本文算法是有效可行的.     

车辆轨迹地图匹配异常成因辨识方法

车辆轨迹地图匹配异常指轨迹被匹配到不合理的地图路段,其主要成因可归纳为物理遮挡、地图路段缺失和复杂路网。针对这一现象,提出一种数据驱动的匹配异常轨迹段快速识别和成因归类方法。首先归纳不同成因导致的地图匹配异常数据特征,并构建表征指标;其次提出车辆轨迹分段方法,区分正常和异常的地图匹配轨迹段;进而建立基于随机森林的地图匹配异常轨迹段成因分类方法;最后通过上海市地图路网和出租车营运轨迹数据验证方法的有效性。验证表明,提出的方法准确率达93.5%,可有效辨识物理遮挡、社区路段缺失和复杂路网三种成因,同时具有较好的区域可迁移性。     

一种基于最小支持度的轨迹隐私保护方法

为提高发布轨迹数据的隐私保护程度和数据可用效率,提出了一种基于最小支持度的轨迹数据隐私保护方法support-set.在满足最小支持度的条件下,使用距离最近的归纳化集合代替真实的位置点,通过最小化原始轨迹数据库和匿名化处理后的轨迹数据库之间的距离,能够保护用户的隐私信息和提高数据的可用性.最后,通过实验验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于离散Fréchet距离的地图匹配方法

针对离散Fréchet距离可以用于近似估计Fréchet距离且易于计算的特点,文章引入了离散Fréchet距离来判别轨迹曲线与路网路径的曲线间的距离,提出了一种基于离散Fréchet距离的全局地图匹配方法,并使用基于云模型的不确定性推理方法,实现全球定位系统(global positioning system,GPS)轨迹数据的全局地图匹配,并验证了该算法的有效性和实用性。     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

面向路网环境速度预测攻击的隐私保护

针对路网环境中攻击者利用速度预测获得用户位置隐私的问题,提出了一种提高当前路段查询密度值的密度压缩算法。该算法在用户真实位置附近添加大量噪声用户,通过噪声用户影响当前路段查询密度,进而降低速度预测的准确性,破坏攻击者通过概率转移矩阵预测用户行驶速度的攻击行为,以此保护用户在路网环境中的位置轨迹隐私。该算法通过密度压缩使真实用户和噪声用户表现出相同速度,提高了真实用户与噪声用户之间的相似程度,降低了噪声用户被识别的机率,进一步隐藏了真实用户。实验结果表明,与其他主流算法相比,密度压缩算法能够更有效地抵抗基于速度预测的攻击行为,具有更好的隐私保护能力。在执行时间和隐私保护成功率等方面的实验结果进一步表明,该算法更适合在路网环境下提供隐私保护服务,具有广阔的应用前景。     

基于电子收费数据的车辆轨迹匹配

为充分利用ETC门架采集的数据对高速公路运营管理提供支撑,实现车辆轨迹地图匹配,本文结合图论理论,基于车辆ETC门架数据设计Floyd算法还原车辆行驶路径。首先,对路径匹配系统需求进行分析,介绍ETC联网收费系统的组成和功能、讨论ETC门架系统的组成、布局以及工作流程。其次,分析车辆行驶ETC门架数据,提取与研究相关的字段信息并进行数据预处理,从而将门架信息匹配到了实际路网地图上。第三,设计车辆路径匹配的算法,在路径信息不完整的情况下,根据Floyd算法得出的最短路径矩阵,使用matlab运行程序,得到拟合的车辆行驶全程路径。最后,开展多场景下的基于ETC数据的车辆轨迹匹配案例验证。分别按照车辆经过的门架信息数据完整、经过门架信息数据在高速公路互通处缺失、不在互通处缺失、数据大量缺失四种类型的场景下,使用算法得到车辆行驶的完整路径,完成了多场景下车辆轨迹的地图匹配,从而实现后续的车辆完整路径下的计费。     

基于LBS的连续查询位置隐私保护模型的动态规划算法

针对现有的算法大多都是静态位置隐私保护的,如果将静态算法应用于动态的连续查询中,会导致位置隐私泄露,提出了一种基于连续查询的动态规划改进算法,旨在保护用户的位置隐私,仿真实验结果证明:该算法在匿名处理时间、匿名成功率和轨迹扭曲度等方面优于现有算法.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

面向车辆监控导航的地图匹配算法研究

在引入地图匹配问题的基础上,针对传感器给出的车辆位置信息的不确定性,提出了基于准投影和曲线拟合的实时地图匹配算法,以适应车辆监控导航实时性的要求。该算法以选取与车辆行进方向一致的道路为核心,利用孤立点轨迹提取和GPS坏点过滤,取消由电子地图数据不完整和坐标变换误差引起的限制,简化运算的复杂度,并能在电子数据不完整或局部路网数据错误的情况下正常运行,从而为车辆监控导航准确性研究提供了基础。实验表明,该算法能够适应实时监控导航系统的需求,而且具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

一种基于聚类的数据流隐私保护算法

数据流潜在无限、流动迅速、变化频繁等特点,使在数据流上实现隐私保护面临重大挑战.在阐述数据流匿名的概念及分析现有数据流匿名算法特点的基础上,提出基于聚类的数据流匿名设计思想,并给出算法实现.在真实数据集上的实验结果表明,新算法在满足匿名要求的同时能够降低概化和抑制处理带来的信息损失.     

基于密度的噪声应用空间聚类算法的差分隐私轨迹保护机制

目前大多数的轨迹隐私保护方法对轨迹的形状相似性考虑并不充分,并且容易忽略各轨迹点之间的时序相关性,导致生成的干扰轨迹可用性不高。为了解决这些问题,提出了一种基于密度聚类算法(density based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)的差分隐私轨迹保护机制。首先,使用DBSCAN算法对数据进行聚类分析,降低数据集中噪声点对聚类效果的影响;其次,根据用户活动轨迹点的时序关系,生成位置转移概率矩阵,利用差分隐私的方法确保生成的干扰轨迹点与真实轨迹点具有相似的位置转移概率;最后综合考虑差分隐私预算和弗朗明歇距离(Fréchet distance)对轨迹相似性的影响,选取位置干扰点。通过仿真实验分析,本文的方案在效率上具有明显的优势,并且生成的干扰轨迹与真实的位置轨迹相比具有较高的形状相似性。     

地图匹配算法综述

地图匹配是一种移动轨迹数据的误差修正技术,是将移动轨迹数据纠正到道路网络中,地图匹配技术现已广泛应用于GPS导航、交通流分析等领域。现有的地图匹配算法分为确定性地图匹配和不确定性地图匹配两大类。其分别具有各自的优势和适用范围。本文对地图匹配算法进行了综述性的介绍,对地图匹配的定义及现有算法加以系统阐述,并指明了现有算法的优势与缺陷。     

路网环境下基于位置服务的隐私保护方法

保护用户位置隐私的目的是防止其他人以任何方式获知移动用户过去、现在的位置,同时向用户提供高质量的服务.保护用户的查询隐私的目的是防止其他人以任何方式获知用户发送的查询请求.公路网络环境下,隐私保护有着独特的结构特点.结合公路网络的特点,基于网络扩张的方法,形成一个内部含有环的无向图,作为用户发送查询请求的匿名空间,即在路网图中取带环的小图,该图结合了环和树的结构特点,有效地防止了匿名空间的单一路径化,对用户的位置隐私起到了保护作用.同时,首次提出对匿名空间的精炼.通过对匿名空间的精炼,可以测定同一匿名集内的用户构造的匿名集是否完全相同或者两个匿名集去掉交集之后是否为单一路径,可以有效防止匿名集由于不具有相互性所带来的查询隐私泄露.     

基于拓扑结构/自适应模糊决策的地图匹配算法

给出了基于节点信息的路网空间拓扑结构的具体描述形式．引入相关性概念，提出了一种基于道路几何信息的自适应模糊决策地图匹配算法．通过待配路段两两之间隶属度值的比较与模糊排序以及测度因子参数的适应性调整，使算法在道路几何分布复杂，且较为密集的区域，仍具有较强的适应能力．根据模糊决策后各路段隶属度值的分布情况，提出了将拓扑结构匹配算法划分为决策、校验、弃用等3个应用时段的拓扑结构／自适应模糊决策组合匹配算法的整体设计思路．对实际跑车数据的仿真处理结果表明，该算法较好地解决了地图匹配算法中相互矛盾的算法的计算效率与算法的可靠性之间的协调问题．     

出租车GPS数据轨迹化方法研究

为提高出租车行业理论研究与实际应用的GPS轨迹数据质量,针对原始的出租车GPS数据,提出一套考虑出租车行业特性的完整的GPS数据轨迹化方法。分析了哈尔滨市出租车GPS数据的采样率、误差及与路网的匹配情况;提出一种考虑车头朝向、临近距离、路段连通性及转弯限制四种权重的拓扑地图匹配算法;提出一种出租车出行轨迹识别方法,并在此条件下建立了出租车GPS轨迹的存储结构模型。结果表明,提出的地图匹配算法有较高的准确率,能够满足理论研究及实践应用的需要;而轨迹识别方法及存储模型在实际中成功应用,为哈尔滨市出租车智能管理调度平台提供数据支撑。     

基于轨迹聚类的路网构造

随着定位设备的普及以及大规模移动轨迹数据的快速涌现,使得基于移动轨迹的数据挖掘和知识发现研究变得越来越热,其中一个有价值的研究方向是从GPS轨迹中抽取路网结构.然而如何有效地从轨迹数据中探测交叉口并进而构造路网却是一个难以解决的问题,针对此问题提出了一个基于轨迹点聚类的交叉口探测算法,以及在此基础上的路网快速构造方法.实验结果表明,算法能够有效地确定交叉口的位置及数量,且利用探测到的交叉口能够实现路网结构的快速构造.