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题名复杂场景下二阶HMM的自适应地图匹配算法
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作者
郭思雨
郭圆
李必军
吴超仲
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机构
武汉大学测绘信息遥感工程全国重点实验室
武汉理工大学资源与环境工程学院
武汉理工大学
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出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第3期93-98,共6页
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基金
国家自然科学基金(52332010)。
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文摘
随着城市交通系统的复杂性显著上升,现有地图匹配方法在处理交叉路口、高架遮挡等复杂城市交通场景时仍面临较大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种针对复杂城市道路的地图匹配算法。首先,通过方向性和连通性两部分特征,量化匹配过程中轨迹点所处路网场景的复杂程度并实现轨迹分段;然后,对简单轨迹使用加入方向约束的隐马尔可夫模型进行匹配,对复杂轨迹段则采用二阶模型,利用路网复杂度作为权值参数自适应地调整HMM中观测概率和转移概率的权重比,提高复杂路网的地图匹配精度和效率;最后,与传统HMM方法和ST-Matching方法的匹配结果进行对比。结果表明,本文算法在复杂场景下的匹配准确率分别提高了5.4%和6.0%,具有更高的匹配效率。
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关键词
路网复杂度
隐马尔可夫模型
地图匹配
自适应算法
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Keywords
road network complexity
HMM
map matching
adaptive algorithm
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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