【摘 要】
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提出了一种并行地图匹配方法,高效处理海量浮动车流数据。该方法顾及交通网络拓扑,指出网格过滤、距离过滤和方向过滤等策略减少邻近候选节点的数量,利用预先生成的最短路径
【机 构】
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深圳大学土木学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室; 深圳大学信息工程学院; 深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重
【基金项目】
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国家自然科学基金(41401444,41371377);深圳市战略性新兴产业发展专项资金(JCYJ20121019111128765);深圳市基础研究计划(JCYJ20140828163633980);中国博士后科学基金面上项目(2014M560671);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(13S02)~~
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提出了一种并行地图匹配方法,高效处理海量浮动车流数据。该方法顾及交通网络拓扑,指出网格过滤、距离过滤和方向过滤等策略减少邻近候选节点的数量,利用预先生成的最短路径列表减少最短路径计算量。基于非关系型分布式数据库实现了高效率的浮动车流数据并行地图匹配,利用武汉市的浮动车流数据进行了实验。实验结果表明,本文方法正确率为90.6%,计算效率能满足大规模浮动车流数据实时处理的需要。
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