华南理工大学学报(自然科学版)

作者：徐建闽, 魏鑫, 林永杰, 等

单位：华南理工大学 土木与交通学院，广东 广州 510640

关键词：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

基金：国家自然科学基金资助项目 (61873098); 广东省自然科学基金资助项目 (2018A030310395); 广东省科技计划项 (2016A030305001)

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。

来源：2020年第7期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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