典型文献
基于智能手机的行人路网坡度属性检测
文献摘要：
由于现有行人路网的基础数据中缺失属性信息,造成行人导航无法满足个性化需求,影响了行人出行的舒适度与安全性.将路网分为平路与坡路两类,提出了一种基于智能手机的行人路网坡度属性检测方法.首先,基于智能手机传感器数据,采用机器学习算法实现对坡度属性的检测.其次,通过数据融合与地图匹配,得到带有属性信息的行人路网数据.最后,对该数据投票与修正并进行可视化.方法最终达到了 97.3％的属性检测精度,表明了本文方法的有效性.所得路网数据可为个性化导航提供数据基础.
文献关键词：
行人路网;属性检测;机器学习;智能手机
中图分类号：
作者姓名：
雷霞;周宝定
作者机构：
珠海市规划设计研究院,广东珠海,519000;深圳大学土木与交通工程学院,广东深圳,518060;深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院,广东深圳,518060;深圳大学广东省城市空间信息工程重点实验室,广东深圳,518060
文献出处：
引用格式：
[1]雷霞;周宝定-.基于智能手机的行人路网坡度属性检测)[J].测绘地理信息,2022(06):65-69
A类：
行人路网
B类：
属性检测,属性信息,成行,行人导航,个性化需求,平路,坡路,智能手机传感器,传感器数据,机器学习算法,算法实现,数据融合,地图匹配,投票,检测精度,数据基础
AB值：
0.253556
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