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申请/专利权人：上海衍之辰科技有限公司
摘要：本发明提出基于GMM和向量的任意轨迹源交叉口道路信息挖掘方法。所述方法特别关注于数据源中的异常数据处理，同时考虑了在工程实践中的成本、资源利用和系统鲁棒性等关键因素。通过这种创新的挖掘方法，旨在解决获取准确、实时的道路信息所面临的挑战。所述方法不仅提高了道路信息的准确性和时效性，而且在降低实施成本和提高系统稳定性方面也展现出显著优势，从而有效支持智能交通系统的发展。
主权项：1.基于GMM和向量的任意轨迹源交叉口道路信息挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用感知设备提供的目标ID和时间戳组合，对车辆的轨迹数据中的原车辆ID进行车辆ID重建，生成长时间范围内的唯一编码，得到车辆ID；步骤2：针对目标所在地的经纬度范围对轨迹数据进行经纬度极值过滤，根据车辆ID筛选出同一车辆ID的轨迹点，计算每条轨迹的长度，并剔除轨迹长度短的轨迹，在目标与检测器相对位移中，筛选离检测器近的轨迹，计算每一条轨迹中时间相邻点的距离，去除相邻点距离大的轨迹，得到清洗完成的数据集；步骤3：将清洗完的数据集中的经纬度转化为UTM坐标，根据车辆ID将每条轨迹进行向量化得到轨迹向量，并计算轨迹向量之和的斜率和垂直于车道方向的斜率，筛选出速度为零的UTM坐标点，并基于直线的斜截式计算类停止线的斜率和截距，将类停止线向进口道反方向移动截取并确定新停止线，经过支持向量机将异常值剔除，得到最终稳定特征点集；步骤4：计算最终稳定特征点集到同一直线的距离集，得到预估车道数，使用GMM聚类，得到聚类结果；步骤5：使用贝叶斯信息准，对聚类结果进行评估，得到最终车道数量，后根据车辆ID进行分类，得到ID集合；步骤6：将类停止线沿特定方向向量平移得到新的数据集，根据ID集合进行数据过滤，得到转向特征数据；步骤7：根据转向特征数据中的轨迹向量确定转向关系，对转向关系进行转向判别分析。
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