智能交通系统有利于改善城市交通环境，合理分配交通资源，可以获取巨大的经济和社会效益。电子地图是构建智能交通系统的基础，自动生成电子地图和及时更新路网信息对于车辆导航、交通规划和土地利用等具有重要的应用价值和意义。目前大多基于遥感影像的生成方法只是针对某种类型的道路，即该方法的通用性导致了其准确性较差，而且影像更新周期较长使得路网信息难以及时更新。随着智能移动终端和移动互联网的快速发展，人们能够方便地获取GPS轨迹数据。GPS轨迹数据具有采集成本低、更新速度快和覆盖范围广等特点。因此，基于GPS轨迹的提取方法引起了学术界与产业界的广泛关注。目前，研究者通常基于浮动车或出租车的GPS轨迹来挖掘城市主干路网。但是，现有方法忽略了小路的自动提取，而这种小路保有量多且变更频繁，保障其完整、准确对于抗震救灾、小区导航或乡村游览等应用领域非常重要。针对该问题，本文提出基于步行GPS轨迹的小路提取方法。实验数据采用湖南科技大学的步行巡检GPS数据集，该数据集是巡检人员在巡逻过程中由随身携带的GPS记录仪所记录，共有1746万个轨迹点。本文方法主要包括三部分内容，分别为数据预处理、道路中心线生成和路网精度评价。首先，通过数据预处理去除原始GPS轨迹数据的异常值，确保数据的精确性。其次，利用GPS轨迹自动地生成道路中心线，并进行路网的矢量化处理。最后，以百度地图等相关信息为参考路网，分别从定性与定量两方面对本文方法的路网提取进行评价。其中，道路中心线生成方法包括轨迹点聚类、聚类点分割和中心线拟合三部分。实验结果表明，本文方法能够准确提取路网，覆盖率可达96.21%，而误检率仅3.26%；并且能够提取小路和更新路网。