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一种车辆移动对象相似轨迹查询算法
  • ISSN号:1672-9722
  • 期刊名称:《计算机与数字工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北方工业大学云计算研究中心,北京100041
  • 相关基金:北京市自然科学基金重点项目(编号:4131001,4133083);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(编号:IDHT20130502);北方工业大学校科研基金资助.
中文摘要:

车辆移动对象的相似轨迹查询问题是当前移动对象数据管理研究中的一个热点,可以应用在车辆缉查防控、出行规律分析及城市道路规划等诸多领域.当前,随着车辆移动对象监测手段的不断丰富,车辆移动对象数据逐渐表现出流式不间断产生、数据量急剧增大的特征.现有的移动对象相似轨迹查询方法在面对具有上述特征的车辆移动对象数据时在查询正确性和查询效率方面暴露出诸多问题.论文针对这种大规模车辆移动对象数据流下的相似轨迹查询问题,提出一种基于双阈值支持度的车辆移动对象相似轨迹查询算法,该算法通过对车辆移动对象数据的预处理来减少查询中涉及的移动对象数据量,以提高移动对象相似轨迹查询的效率,同时保证查询正确性.实验表明,该文提出的算法,在保障正确查询相似轨迹的前提下,效率比传统相似轨迹查询算法提高很多.

英文摘要:

Currently, the problem of querying the similar trajectories of vehicle moving objects is a hot spot in the research of managing the moving object data. It can be applied in urban road planning, prevention and control of the vehicle, to analyze travel regularity of the vehicle, and other areas. With the wealth means of monitoring vehicles moving objects, the vehicles moving object data gradually shows the characteristics of continuous flow generation and rapidly increases the amount of data. Many problems such as the correctness and efficiency revealed when querying similar trajectories of moving objects data that have the features above mentioned using current methods. To solve the problem, an algorithm based on dualthreshold support for query similar trajectories of vehicles moving objects is analyzed. The algorithm preprocesses the moving object data to reduce the amount of data that involved in the query to improve the efficiency in the precondition of ensuring the correctness. Experimental results show that the algorithm can query similar trajectories correctly with higher efficiency than traditional algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机与数字工程》
  • 主管单位:中国船舶重工集团公司
  • 主办单位:中船重工集团公司七院第七0九研究所
  • 主编:王小非
  • 地址:武昌74223信箱
  • 邮编:430074
  • 邮箱:jssg@chinajournal.net.cn
  • 电话:027-87534308 87534205
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9722
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1372/TP
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  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:13630