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面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割
| 题名： | 面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 游峰;曹水金;梁健中;王海玮;徐建闽 |
| 作者单位： | 华南理工大学土木与交通学院;华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室;广东交通职业技术学院运输与经济管理学院 |
| 关键词： | 交通工程;行人轨迹预测建模;轨迹自适应压缩算法;误匹配轨迹辨识与分割;改进滑动窗口法;路侧监控视频;数据驱动 |
| 摘要： | 轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义，广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性，提取的原始轨迹信息冗余较大，且密集行人群频繁遮挡，不同行人轨迹易发生误匹配，导致数据失真。针对以上问题，根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性，设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW（Adaptive Two Stage Sliding Window）和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS（Angle-based Trajectory Detection and Segmentation），清洗和压缩行人轨迹数据。首先，ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征，将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类，采取不同的策略分别压缩2类轨迹；然后，ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征，辨识误匹配轨迹样本；最后，ABTDS算法分割误匹配样本，并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹，总压缩信息损失1002.04，总平均轨迹压缩率为6.07%，总平均轨迹压缩保留率为95.35%；原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹，ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条，检出率为84.92%；所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰，减少了原始轨迹数据噪声，可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度；适当压缩原始轨迹，可减轻轨迹数据存储处理的负担。 |
| 期刊名称： | 中国公路学报 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 09 |
| 页码： | 119-140 |
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