标志识别技术在智能交通系统中的应用

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1、标志识别技术在智能交通系统中的应用涂豫河南工业职业技术学院摘要：针对现存地图识别兀配算法存在兀配精度不高的问题，文中基于马尔可夫链的理论知识，充分考虑影响匹配精度的因素，建立隐马尔可夫模型，然后结合交通屮常用的标志识别算法，设计应用性能更好的基于隐马尔科夫模型的标志识别匹配算法，最后通过实例验证该算法的正确性。通过计算得到该算法的匹配正确率为0.9602,有力地说明了该算法在匹配过程中的有效性。关键词：GPS系统;标志识别;地图匹配算法;马尔可夫链;人圆距离;隐马尔可夫模作者简介：涂豫（1976-）,女，硕士研究生，副教授，研究方向

2、为计算机通信、电子技术。收稿日期:2016-12-23ApplicationofmarkrecognitiontechnologyinintelligenttransportationsystemTUYuHermnPolytechnicInstitute;Abstract：Aimingattheproblemthatthematchingaccuracyofcxistingmaprecognitionalgorithmisnothigh,thispaperbasedonthethcoryofMarkovchain,andconsid

3、ersthefactorswhichinfluencetheprecisionofmatching,theHiddenMarkovModelisestablished.Thencombinedwithtrafficmarkrecognitionalgorithm,anditdesignedabettermatchingalgorithmbasedonhiddenmarkovmodel(HMM)•Finally,anexampleispresentedtoverifythecorrectnessoftheproposedalgorit

4、hm.Thematchingaccuracyoftheproposedalgorithmis0.9602,whichdemonstratestheeffeetivencssofthealgorithminmatchingprocess.Keyword：GPSsystem;markrecognition;mapmatchingalgorithm;inatkovchain;greatcircledistance;hiddenmarkovmodel;Received：2016-12-230引言随着数据处理技术的发展，轨迹类的数据逐渐应用于

5、日常生活的各个方面，移动终端上的民用GPS(GlobalPositioningSystem)设备以及基于位置服务逐渐普及IH，其中比较重要的应用是智能交通系统和车载导航系统⑵。但基于这些应用的有效性的决定因素主要依赖于地图有效匹配的精确度RL因此精确性和定位的时效性就成了一种技术发展的趋势和需求。目前导航定位常用的方法主要是GPS技术以及采用惯性器件的DR系统⑷。但这两种方法单独使用得到的结果并不特别持久可靠，于是有学者提出将数字地图引入导航系统臣1。这样导航系统就将数字地图的数据和GPS收集到的定位数据联系起來，最终实现导航系统屮

6、的定位工作，其屮导航定位的效果主要取决于系统所采用的地图匹配算法回。但由于它的数据低采样，因此不能满足人们对定位精度的日常需求也，于是本文提出基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法，这种算法很好地结合交通规则并利用地图的拓扑信息，以此提高GPS兀配的精确性。1常用标志识别匹配算法介绍目前导航系统所用的地图匹配算法大致可分为儿何匹配算法、路网拓扑信息算法、概率统计算法以及模糊逻辑算法等。各个算法都有各自侧重解决的问题，因此在性能上也各有优缺点。几何信息匹配算法的原理是利用物体的运动轨迹与现有地图的几何特征匹配，主要类型有点到点、点到线以及线

7、到线的匹配，该算法计算速度比较快，但位置匹配的准确率较低宜。基于路网拓扑结构的信息算法回在进行匹配计算时需要借助历史兀配点的路网信息来综合考虑当前点的兀配结果。这种算法的缺点是要求之前匹配的GPS点的信息相当精确。概率统计算法匹配过程中所需的数据完全來源于GIS数字地图数据库和GTP定位数据库［10］。模糊逻辑算法有多种模式，常见的有基于不同路段建模的用加权二维欧式距离作为相似性度量函数方法、利用拟合直接的斜率与道路直线方程的斜率比对后再投影方法以及利用距离和方向要素的线性组合方法［11］。除此之外，还有曲线拟合、网络拓扑结构等一些

8、地图匹配算法［12］。下面以点到直线的几何匹配算法为例，具体体验其算法思路以及结果的不足。该几何算法的目的是在在众多匹配结果中选择距离待匹配点最近的路线网中一个点，这个点就是其匹配点1131。无论待匹配的GPS点是在线段范围内还是线段