基于共享单车骑行轨迹的骑行质量识别方法

基于共享单车骑行轨迹数据,提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法.首先,以隐马尔科夫模型(HMM)的匹配算法为基础,提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法.然后,基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集,利用停驻点集的特征以及定位数据规律实现了关键参数的计算,给出了轨迹数据路网匹配的算法流程.最后,利用匹配后的轨迹数据,提出了基于离群检验的路段骑行质量快速识别方法.以北京市某区域为对象进行了案例分析,并通过沉浸式骑行体验和骑行环境调查相结合方式,验证了本文方法的准确性为87.7％.