基于卡口数据的车辆出行轨迹识别方法

摘要

本发明提供一种基于卡口数据的车辆出行轨迹识别方法，采用谱聚类方法，从卡口数据的时空特性角度实现出行链的自动拆分，从而识别出单次出行轨迹的起点、终点以及途经点位，具体为，生成车辆当日的完整出行链；建立相似矩阵S；计算邻接矩阵W与度矩阵D；构建拉普拉斯矩阵L，进一步确定特征矩阵F；采用DBSCASN聚类算法进行聚类分析，得到簇划分结果；确定轨迹点的簇划分结果，生成子轨迹；该方法兼顾车辆通行的时间与空间属性，与依据行程时间进行的轨迹划分方法相比更为全面。无需预设阈值，完全由实测数据驱动实现车辆通行轨迹识别，提高轨迹识别的准确性。该分析结果可用于车辆出行行为识别、出行特征分析、交通流OD估计等。