基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法设计开题报告

 2022-08-31 10:00:03

全文总字数:3437字

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着导航系统的发展,以GPS为代表的卫星导航应用产业已经成为当今国际公认的八大无线产业之一,高德地图、百度地图等便携APP更是人们日常生活的必备。然而,路网信息复杂,GPS给定的用户或者交通工具的位置信息(经度,纬度)在匹配到电子地图的路网上时会有误差,如果不进行地图匹配,那么交通工具可能不显示在路网上,我们在使用地图经常会发现地图定位会显示到不存在道路的地方,很是不便。

地图匹配是将一系列有序的用户或者交通工具的位置关联到电子地图的路网上的过程。它的主要目的是跟踪车辆,交通流进行分析和发现驾驶方向的起点。通俗来说,地图匹配的大致过程是提取目标路径上大致均匀分散的适量位置信息,通过对每个位置及这些位置进行关联性计算,在所匹配的图即路网数据信息中搜索与计算结果最为相似的区域,从而完成路径到路网上的匹配。

矢量要素的自动匹配就其匹配方法而言,无外乎是从几何特征或者语义特征两个方面入手,几何特征主要包括位置、形状、拓扑结构等,语义特征主要包括属性信息等,而对于路径来说,以线要素的自动匹配为主。

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2. 研究的基本内容与方案

(一)研究的主要内容

研究内容主要是将用户或者交通工具的位置关联到电子地图路网上,对已有的地图匹配算法进行分析,然后对隐马尔可夫算法进行分析与建模,并完成隐马尔可夫模型在地图匹配算法中的应用。

(二)研究的目标

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3. 研究计划与安排

(1)2月20日-3月8日,查阅相关文献资料,编写开题报告,并完成老师下发文献的翻译,指导老师审核开题报告和翻译。

(2)3月8日-4月10日,对开题报告进行修改完善;完成对地图匹配算法与隐马尔可夫算法的深入分析,并将模型转化公式分析记录于报告中;完成QGS的安装与地图数据导入,开始进行隐马尔可夫模型建立与导入。

(3)4月10日-4月25日,提交毕业设计论文工作阶段性报告,指导老师完成阶段性报告审核;完成隐马尔可夫模型的建立与仿真。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] Zhou X, Ding Y, Tan H, et al. HIMM: An HMM-BasedInteractive Map-Matching System[J]. 2017.

[2] Lin C H, Huang F M, Liu P C, et al. Dijkstra-BasedSelection for Parallel Multi-lanes Map-Matching and an Actual Path TaggingSystem[M]// Intelligent Information and Database Systems. Springer BerlinHeidelberg, 2016.

[3] 汪杰宇. 一种基于浮动车数据的快速地图匹配算法[J]. 数字技术与应用,2015(1):122-124.

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