从重型卡车 GPS 轨迹识别城市内货运出行端点
其他计算机科学
2021-06-22 v2
摘要
城市内重型卡车货运出行是城市货运系统规划与管理的基础数据。在大数据时代，可低成本实时获取海量重型卡车 GPS 轨迹。从重型卡车 GPS 轨迹中识别货运出行端点（起点与目的地）是一个悬而未决的问题。尽管以往研究从不同角度提出了多种出行端点识别方法，但这些研究主观定义关键阈值参数，且忽略了复杂的城市内重型卡车出行特征。在此，我们提出一种数据驱动的出行端点识别方法，其中用于识别卡车停车的速度阈值以及用于区分临时停车与货运出行端点的多级时间阈值均被客观定义。此外，通过考虑重型卡车的城市内活动模式，动态选取合适的时间阈值层级。进而，我们利用城市道路网络与兴趣点（POI）数据剔除误识别的出行端点，以提升方法精度。验证结果表明，我们所提方法的准确率为 87.45%。我们的方法纳入了城市货运情境对卡车轨迹特征的影响，其结果能够反映城市内重型卡车货运出行的空间分布与链状模式，具有广泛的实际应用价值。
引用
@article{arxiv.2106.09881,
title = {Identifying intracity freight trip ends from heavy truck GPS trajectories},
author = {Yitao Yang and Bin Jia and Xiao-Yong Yan and Rui Jiang and Hao Ji and Ziyou Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.09881},
year = {2021}
}