4、网络约束移动对象的轨迹相似性及其在交通安全中的应用

网络约束移动对象的轨迹相似性及其在交通安全中的应用

1. 引言

随着移动设备和定位技术（如 GPS、RFID）的普及，轨迹数据库管理应运而生。研究道路网络中人和车辆的移动，对于理解、管理和预测交通现象十分重要。通过研究交通数据的大规模流动，我们可以监测交通流量并发现相关模式。智能交通系统（ITS）的发展，借助传感器、实时摄像头和手机数据等技术收集数据，以优化交通流量、避免拥堵。

不过，现有的一些在欧几里得空间中搜索移动对象轨迹的方法，并不适用于沿道路定义的道路网络空间。欧几里得空间和道路网络空间存在诸多差异：
- 表示方式 ：欧几里得空间中的移动对象轨迹表示为 (x,y,t) 空间中的点序列，而道路网络中的轨迹表示为 (loc, t) 集合，其中 loc 是道路路段标识符。因此，在沿道路路段定义的道路网络上计算两点间的距离比在欧几里得空间中更简单。
- 线性插值问题 ：欧几里得空间中的移动对象轨迹存在线性插值问题。

考虑网络约束来表达轨迹相似性具有重要的实际应用价值，主要体现在以下方面：
1. 数据挖掘 ：通过识别相似轨迹，可应用聚类等有效数据挖掘技术发现有用模式，如密集聚类可用于紧急交通措施、未来道路扩展、交通拥堵检测和交通预测等。
2. 道路网络应用 ：有助于路由应用、物流应用、城市应急处理、驾驶引导系统和流量分析等，这些应用需要高效的索引和查询处理技术。
3. 道路交通知识与预测 ：随着道路上车辆数量的增加，网络密度信息对导航、行程规划等