基于Spark Streaming的海量GPS数据实时地图匹配算法
Massive GPS data real-time map matching algorithm based on Spark Streaming
北京工业大学 交通工程北京市重点实验室, 北京 100124
摘要
浮动车GPS数据作为交通信息处理的基础,随着被监控车辆数量的高速增长,产生了海量GPS数据,对地图匹配提出了挑战。为了解决传统匹配方法难以满足匹配效率和精度的不足,提出一种针对海量GPS数据的实时并行地图匹配算法,能够同时保证较高匹配精度和运算效率。为构建一种面向实时数据流的高效、准确实时地图匹配算法,首先通过引入速度、方向综合权重因子对依赖历史轨迹的离线地图匹配算法进行重构,进而引入Spark Streaming分布式计算框架,实现地图匹配算法的实时、并行运算,大幅提升实时地图匹配效率。实验结果表明,该算法在复杂路段的匹配准确率较常规拓扑匹配算法提高10%以上,整体匹配准确率达到95%以上;在匹配效率方面,较同等数量的单机服务器效率可提高4倍左右。实验结果表明,该算法在由11台机器组成的计算集群上实现8 000万个GPS数据点的实时地图匹配,证明了该算法可以完成城市地区的实时车辆匹配。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2602104)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0424
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 智能交通专题
出版页码: 1338-1342
文章编号: 1001-3695(2024)05-008-1338-05
发布历史
[2023-12-05] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
陈艳艳, 李四洋, 张云超. 基于Spark Streaming的海量GPS数据实时地图匹配算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1338-1342. (Chen Yanyan, Li Siyang, Zhang Yunchao. Massive GPS data real-time map matching algorithm based on Spark Streaming [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1338-1342. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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