【摘 要】
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针对浮动车轨迹数据包含较多异常数据导致道路网提取效果不好的问题,提出一种渐近方式的代表点插值算法.首先,采用DBSCAN聚类算法对转弯点聚类求出路口位置,计算经过两个路口
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建工程学院数理学院,福州大学福建省空间信息工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41471333）
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针对浮动车轨迹数据包含较多异常数据导致道路网提取效果不好的问题,提出一种渐近方式的代表点插值算法.首先,采用DBSCAN聚类算法对转弯点聚类求出路口位置,计算经过两个路口间的轨迹,合并轨迹.然后,采用改进的代表点算法提取代表点.最后,利用最短路算法在由代表点建立的Delaunay三角网上插值,从而得到道路网.实验结果表明：该方法能有效地从带有较多异常的轨迹数据中取出由复杂网络构建的道路网,具有较好的实用性.
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