为有效提高GPS静态单点定位的精度,提出了一种基于模糊聚类算法和卡尔曼滤波算法的组合优化方法.该方法首先对GPS实测数据进行卡尔曼滤波,消除波动较大的数据,然后应用模糊C-均值聚类算法寻求聚类中心,以该聚类中心为最终定位坐标.实验结果表明,该组合优化定位方法在降低定位成本的同时,可以有效提升GPS静态单点定位精度,采用该方法得到的定位坐标更接近于真实的地理坐标.
利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力。
聚类算法的GPS静态单点定位方法 为有效提高GPS静态单点定位的精度,提出了一种基于模糊聚类算法和卡尔曼滤波算法的...
1. 定义 轨迹分段：对去噪后的轨迹，根据驻留点信息或者相邻GPS点之间的时间间隔，将其划分成多个连续的GPS子序...
基于交互活动时间强规则性的用户会话识别; 网络收缩估计; 时间交互网络中动态嵌入轨迹的预测; 基于ECG数据的递归...
研究背景： 微软亚研院，郑宇（关于LBS归纳的博客） 1、Geolife项目，2007，分享个人轨迹到地图上，识别...
前面已经基于MNIST识别手写字体(基于MNIST数据集实现手写数字识别),接着本篇文章主要基于python语言和...
myTracks mac版是Macos上一款GPS轨迹记录器， 主要记录GPS轨迹，实时统计用户在远足、骑车、跑步...
1. 定义 轨迹去噪：过滤掉轨迹中不需要的GPS点，保留需要的GPS点，然后组成新的子轨迹。 2. 算法描述 情况...
由于GPS精度以及系统误差等原因，造成gps轨迹数据像狗啃一样，不是那么规则，且大多数点无法落在道路上，因此这篇文...
介绍一个基于高德地图JSAPI轨迹展示案例； 说明： 1、定时接口取数据刷新轨迹； 2、轨迹坐标数量较大； 3、轨...
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本文标题：基于GPS轨迹数据驻留点集散地识别
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