【摘 要】
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交通信息采集设备捕获的车牌数据是研究车辆出行轨迹的天然载体,可用于追踪、还原车辆在路网的完整出行轨迹.但是,受技术与设备覆盖等限制,采集的时序车牌数据总是呈现出稀疏不完整的性质.为充分利用车牌数据,研究并提出一种基于稀疏车牌数据的OD轨迹还原算法.该算法首先以间隔时间阈值分离车辆的OD出行链.然后基于K则最短路径算法（KSP）生成多个近似的候选轨迹.最后,采用变分自编码器（VAE）选择决策最优估计
【基金项目】
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浙江省交通运输厅科技计划（2020058）；
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交通信息采集设备捕获的车牌数据是研究车辆出行轨迹的天然载体,可用于追踪、还原车辆在路网的完整出行轨迹.但是,受技术与设备覆盖等限制,采集的时序车牌数据总是呈现出稀疏不完整的性质.为充分利用车牌数据,研究并提出一种基于稀疏车牌数据的OD轨迹还原算法.该算法首先以间隔时间阈值分离车辆的OD出行链.然后基于K则最短路径算法（KSP）生成多个近似的候选轨迹.最后,采用变分自编码器（VAE）选择决策最优估计轨迹,以获取车辆完整出行轨迹.该方法已在杭州市萧山区实际交通小区进行实施验证.结果显示,所提出的还原算法在测试小区可达95%的综合准确率.此外,在节点缺失率高、摄像点位覆盖率低的情况下,重构算法依然具备良好的性能（高于50%）.
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