基于梯度提升决策树的城市车辆路径链重构

作者：徐建闽; 魏鑫; 林永杰; 卢凯

来源：华南理工大学学报(自然科学版), 2020, 48(07): 55-64.

• 梯度提升决策树
• 城市道路网络
• 车牌识别
• 路径链分离
• 路径链重构

为了提取城市路网中车辆实际的行驶轨迹,支撑交通规划、设计、管理和评价等需求,提出了基于梯度提升决策树的城市车辆丢失路径链的重构方法。首先,根据车牌号码匹配目标车辆,以时间排序提取视频检测器获得的路径链,并结合交叉口邻接矩阵及路段行程时间估计进行路径链初次分离;然后,依据车辆出行特征和交通状况提取影响路径选择的关键特征,并基于此提出了基于梯度提升决策树的局部丢失路径链重构算法;最后,以某市南明区实际视频车牌识别数据为例,根据重构算法准确性和计算效率验证了文中算法与传统算法。结果表明,本文算法的重构准确率达到91%,对比传统算法,梯度提升决策树算法在车辆路径链重构方面有较大优势。

• 单位
  华南理工大学