GPS轨迹栅格化方法的性能评估
信号处理
2024-01-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随着不同GPS接收器的普及以及各种出行服务使用的增加，全球定位系统(GPS)轨迹数据的可用性也在不断提高。GPS轨迹是一种重要的数据源，通过使用图像处理和机器学习等不同方法，可用于交通密度检测、交通方式检测、地图数据推断等。随着数据量的增加，此类数据的高效表示在这些方法中的使用变得困难。一种常见的方法是将GPS轨迹信息（如平均速度、方位等）表示为栅格图像形式并应用分析方法。在本研究中，我们使用QGIS的空间连接函数、PostGIS+QGIS以及我们用Python编程语言实现的迭代空间结构化网格聚合方法，对GPS轨迹数据栅格化进行了评估。我们的实现也是可并行化的，这种并行化也作为第四种方法被纳入。根据使用示例GPS轨迹数据集进行的实验结果，以总处理时间为度量，QGIS方法和PostGIS+QGIS方法相对于我们的方法表现出相对较低的性能。PostGIS+QGIS方法在空间连接方面取得了最佳结果，但随着测试区域大小的增加，其总性能迅速下降。另一方面，我们两种方法的性能与GPS点数成正比下降。并且我们方法的性能可以随着处理器核心数量和/或多个计算集群的增加而成比例地提高。
引用
@article{arxiv.2401.01676,
title = {Performance Evaluation of GPS Trajectory Rasterization Methods},
author = {Necip Enes Gengec and Ergin Tari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01676},
year = {2024}
}