[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的浮动车地图匹配方法在审
申请号: | 201710887191.1 | 申请日: | 2017-09-26 |
公开(公告)号: | CN107742126A | 公开(公告)日: | 2018-02-27 |
发明(设计)人: | 燕雪峰;宋承波 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 广州市红荔专利代理有限公司44214 | 代理人: | 关家强 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的浮动车地图匹配方法,属于数据处理的技术领域,该方法首先对每一个观测点以预订的误差半径选定其候选匹配点集,其次对每一个观测点,利用观测点与其候选点间距离符合高斯分布的特征建模观测概率,再次利用前后观测点与对应的前后候选点的距离相似度特征以及平均速度相似度特征计算前后观测点对应的前后候选匹配点之间的转移概率,最后可以根据所计算获得的观测概率以及转移概率确定给定的浮动车轨迹数据在电子地图上相匹配的正确的路段序列。本发明实施方案中的浮动车地图匹配方法,可以快速、准确的将定位精度不高的浮动车轨迹数据匹配到电子地图上。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 隐马尔可夫 模型 浮动 地图 匹配 方法 | ||
【主权项】:
一种基于隐马尔可夫模型的浮动车地图匹配方法,其特征在于,主要包括如下步骤:一、输入待匹配的浮动车轨迹数据;二、对每一个观测点以预定的误差半径选定其候选匹配点集;三、对每一个观测点,利用观测点与其候选点间距离符合高斯分布的特征建模观测概率;四、利用前后观测点与对应的前后候选点的距离相似度特征以及平均速度相似度特征计算前后观测点对应的前后候选匹配点之间的转移概率;五、根据所计算获得的观测概率以及转移概率确定给定的浮动车轨迹数据在电子地图上相匹配的正确的路段序列。
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