TRAFFIC JAM DETECTION USING CLUSTER ANALYSIS OF GEOLOCATION DATA

В.В. Зиядинов, Александр Борисович Талалаев, М.В. Терешонок
{"title":"TRAFFIC JAM DETECTION USING CLUSTER ANALYSIS OF GEOLOCATION DATA","authors":"В.В. Зиядинов, Александр Борисович Талалаев, М.В. Терешонок","doi":"10.34832/niir.2022.9.2.003","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Предложен метод автоматического обнаружения характерных мест образования автомобильных заторов с использованием кластерного анализа данных геолокации, получаемых различными методами. Кластерному анализу подвергаются координатыы единичных автомобилей, получаемые путем предварительного анализа данных от различных источников, таких как аэрофотоснимки, интеллектуальные транспортные системыы, GPS-навигаторы и видеокамеры. Проведено статистическое моделирование, позволившее определить наиболее эффективны/й алгоритм кластерного анализа для решения поставленной задачи.\n Method of automatic detection of characteristic places of traffic jam formation using cluster analysis of geolocation data obtained by various methods is proposed. The coordinates of single vehicles, obtained by preliminary analysis of data from various sources, such as aerial photographs, intelligent transport systems, GPS navigators and video cameras, are subjected to cluster analysis. Statistical modeling was carried out, which made it possible to determine the most effective cluster analysis algorithm for solving the problem.","PeriodicalId":128426,"journal":{"name":"Труды НИИР","volume":"147 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Труды НИИР","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34832/niir.2022.9.2.003","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Предложен метод автоматического обнаружения характерных мест образования автомобильных заторов с использованием кластерного анализа данных геолокации, получаемых различными методами. Кластерному анализу подвергаются координатыы единичных автомобилей, получаемые путем предварительного анализа данных от различных источников, таких как аэрофотоснимки, интеллектуальные транспортные системыы, GPS-навигаторы и видеокамеры. Проведено статистическое моделирование, позволившее определить наиболее эффективны/й алгоритм кластерного анализа для решения поставленной задачи. Method of automatic detection of characteristic places of traffic jam formation using cluster analysis of geolocation data obtained by various methods is proposed. The coordinates of single vehicles, obtained by preliminary analysis of data from various sources, such as aerial photographs, intelligent transport systems, GPS navigators and video cameras, are subjected to cluster analysis. Statistical modeling was carried out, which made it possible to determine the most effective cluster analysis algorithm for solving the problem.
基于聚类分析的地理位置数据交通阻塞检测
本文提出了一种利用对通过不同方法获得的地理定位数据进行聚类分析来自动检测特征拥堵地点的方法。通过对航拍照片、智能交通系统、全球定位系统导航仪和摄像机等不同来源的数据进行初步分析,得出单辆汽车的坐标,并对这些坐标进行聚类分析。为确定解决问题的最有效聚类分析算法,进行了统计建模。提出了利用对通过各种方法获得的地理定位数据进行聚类分析来自动检测交通拥堵形成的特征地点的方法。通过对航拍照片、智能交通系统、GPS 导航仪和摄像机等各种来源的数据进行初步分析,获得了单个车辆的坐标,并对其进行了聚类分析。通过建立统计模型,可以确定解决问题的最有效聚类分析算法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信