【摘 要】
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随着智慧交通和精细化导航技术的迅速发展，人们对道路地图要素的覆盖度（Coverage）、精准度（Accuracy）、丰富度（Richness）与新鲜度（Freshness）需求越来越高，而U-Turn作为城市路网连通关系的重要要素，成为道路地图更新的重要内容之一。现有专业道路测绘模式对U-Turn数据存在采集成本高、更新周期长、数据处理繁等问题，导致U-Turn数据无法满足智慧交通导航需求。本文采
【基金项目】
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国家自然科学基金（41971405;41671442;41901394）；
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随着智慧交通和精细化导航技术的迅速发展，人们对道路地图要素的覆盖度（Coverage）、精准度（Accuracy）、丰富度（Richness）与新鲜度（Freshness）需求越来越高，而U-Turn作为城市路网连通关系的重要要素，成为道路地图更新的重要内容之一。现有专业道路测绘模式对U-Turn数据存在采集成本高、更新周期长、数据处理繁等问题，导致U-Turn数据无法满足智慧交通导航需求。本文采用车载GNSS轨迹大数据，提出了一种U-Turn道路结构信息获取方法，首先通过轨迹跟踪提取车辆掉头点对与行为；然后利用DBSCAN聚类算法提取U-Turn掉头类簇；再依据U-Turn流量占比等特征构建支持向量机二分模型，自适应剔除违规掉头类簇，并区分出U-Turn结构有无通行时间限制；最后根据掉头类簇在道路结构中的分布特征，识别U-Turn位置与空间结构。试验以武汉市滴滴网约车GNSS轨迹，对江汉区183个路段采用本文方法进行探测，U-Turn结构信息识别召回率为88.3%，精确率为87.6%，位置识别的横向和纵向精度分别为3.4 m和5.9 m，试验结果表明本文方法可以有效地从车载GNSS轨迹数据中获取U-Turn的位置与结构类型，为U-Turn数据获取提供了周期短、成本低的有效解决方案。
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