本次直播分享的是華東師范大學數(shù)據(jù)科學與工程學院毛嘉莉研究組與滴滴地圖與公交事業(yè)部技術(shù)團隊合作完成的工作《Automatic Calibration of Road Intersection Topology using Trajectories》，該論文被ICDE 2020收錄。

 

直播主題

ICDE 2020 | 華東師范大學×滴滴：利用軌跡數(shù)據(jù)自動校準道路交叉口拓撲信息

  

直播時間

4月29日（周三晚） 19:30-20:30

 

分享嘉賓

劉國平

2016年7月加入滴滴，地圖與公交事業(yè)部資深算法工程師，畢業(yè)于浙江大學。負責基于多源大數(shù)據(jù)的路網(wǎng)更新方向的算法工作，研究興趣點包括時空異常檢測、軌跡模式挖掘、用戶出行畫像刻畫、路網(wǎng)生成等。

分享背景

為數(shù)字道路地圖的關(guān)鍵部分，道路交叉口是多條相互連接道路的交匯處，其幾何特征和拓撲屬性的精確性在移動導航和其他位置服務(wù)中起著重要作用。另一方面，GPS軌跡序列數(shù)據(jù)是用戶在實際道路上的觀測，蘊含了實際路網(wǎng)的拓撲信息。基于此，滴滴和華東師范大學數(shù)據(jù)學院創(chuàng)新性地提出了一種交叉路口三階段校準算法框架-CITT。CITT首先將道路交叉口檢測問題擴展為道路交叉口影響區(qū)的拓撲校準問題。與現(xiàn)有的道路交叉口更新方法不同，該方法不僅確定道路交叉口核心區(qū)的中心位置和覆蓋范圍，同時挖掘出路口與鄰接路段的轉(zhuǎn)向路徑，之后與現(xiàn)有路網(wǎng)進行匹配，找出整個影響區(qū)內(nèi)的錯誤或缺失的轉(zhuǎn)向模式。大量的基于滴滴實際數(shù)據(jù)和公開數(shù)據(jù)的對比實驗表明，CITT方法具有很強的穩(wěn)定性和魯棒性，并且明顯優(yōu)于現(xiàn)有方法。

 

分享提綱

1. 交叉口拓撲校準的挑戰(zhàn)與難點

2. 三階段拓撲校準框架CITT介紹

3. 實驗效果與展望 

 

直播鏈接

https://mooc.yanxishe.com/open/course/810

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