考虑内在关联性的城市路网交通运行效率评价

为实现大规模城市路网下的交通运行效率评估，立足于深圳市福田区、南山区以及罗湖区的浮动车轨迹数据，提出了一种结合交通可达性与道路交通流特性的评价方法。通过地图匹配与网络重构获得路网重构图，对其进行社区发现与聚类以挖掘路网内在联系并进行交通运行效率评价。该评价方法兼顾路网结构与交通属性，在考虑路网内在关联性的情况下进行城市路网交通效率评价，并通过评价结果对实际路网提出针对性改进建议。相比传统方法，该文提出的评价方法能够识别出道路间相互影响关系，在局部路网的尺度下修正评价结果，使评价结果体现出实际路网不同区域内交通效率的内在联系。     

面向导航的动态多尺度路网数据模型

导航应用需要动态多尺度路网数据的支持.描述交通特征的时空多尺度语义,利用象形符号扩展的UML表示法,设计适用于导航的动态多尺度路网数据模型.模型以车行道为拓扑数据建模的基本单元,以完整道路为几何数据建模的基本单元,实现路网拓扑/几何的分离与多尺度表达,以及交通状态、交通事件,统计行程时间等动态信息与路网的集成表达.试验表明,本文提出的模型为相应的数据结构设计与数据库实现奠定了良好的基础,能有效支持导航应用.     

基于GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法

针对目前GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法大多忽略交叉口不同行驶方向车流运行条件的差别,且假设路段不同位置的交通状态均衡,从而导致交通信息质量偏低,无法有效满足交通状态判别和车辆动态导航系统数据需求的问题,设计了能够区分车流不同行驶方向统计交通数据的方向路段划分方法与区分路段不同位置统计交通数据的子路段划分方法,以便从路网空间数据结构方面改善交通状态判别和车辆动态导航系统的信息基础。     

基于GPS时空轨迹的路网拓扑自动变化检测

充分利用出租车GPS时空轨迹数据分布广和时效性强的特点,提出一种基于车载GPS轨迹数据的路网拓扑自动变化检测新方法。该方法首先利用向量相似性度量模型,度量GPS轨迹向量与路网局部拓扑向量之间的相似性,检测疑似道路拓扑变化点,然后通过比较疑似道路拓扑变化点与路网拓扑关系,完成新增、废弃、改建等道路变化,实现基于车载GPS轨迹的路网拓扑自动变化检测。实验结果表明,该方法不仅有效地检测出道路新增、道路废弃与道路改扩建等变化,而且能利用出租车实时和大范围分布特点来实现城市路网大范围实时变化检测。     

结合道路层次结构的道路网络重叠街区划分方法

重叠街区结构是道路网络重要的拓扑特征之一,有助于分析及理解道路之间的相互作用和交通功能的差异。提出一种结合道路网络层次结构,以路网非重叠街区结构为起点,划分路网重叠街区的方法。把路划作为道路基本单元,把对偶图作为路网的网络模型,先采用蚁群游走和局部优化算法挖掘道路网中的非重叠街区结构;再结合道路网络的层次结构进一步对道路网络的重叠街区进行划分。通过4种典型模式的道路网络实验,并根据目视、扩展模块度指标、连通效率指标对实验结果进行分析评价,本方法适用于挖掘不同模式下道路网络的重叠街区结构。     

一种基于道路网络模型减少车辆轨迹数据量的算法

定位及移动通信的发展使我们可以获取和传输车辆在道路网络上的轨迹信息。除实现定位或导航等基本功能外,从车辆轨迹数据中还可以提取大量的交通信息,成为交通规划和管理的一个重要的信息来源。通过建立轨迹数据与道路网络之间的拓扑关系,提取轨迹数据中能代表主要信息的特征点来代替大量的轨迹数据,以达到减少轨迹数据量的目的。特征点通过一个综合了网络关系、速度币口方向的筛选方法进行提取,该方法也同时有利于建立轨迹数据检索结构和定义查询语言,系统的实验和分析验证了所提出方法的有效性。     

环境语义信息辅助的室内停车场车辆定位方法

针对室内停车场环境下GNSS信号受限,无法进行车辆定位的问题,本文提出了一种环境语义信息辅助的室内停车场定位方法。该方法基于智能手机,首先在使用机器学习识别室内停车场中环境语义信息(减速带、转弯)的基础上,建立了室内停车场路网的拓扑结构,然后利用粒子滤波算法对传统车辆航位推算定位数据进行了融合。试验结果表明,该方法有效消除了车辆航位推算的累积误差,平均定位精度达3 m以内,并通过语义信息匹配减少了传统粒子滤波方法的运算时间。     

城市路网交通状态的改进Kriging估计方法

在非线性降维算法Isomap的基础上进行了改进,提出了一种基于度量多维标定法的空间变换方法。将原始网络空间中的路网距离转换为新欧氏空间中的近似路网距离,并在此距离度量基础上实现Kriging方法。通过对南昌市真实数据进行交通状态估计的实验发现,该方法比现有的基于欧氏距离度量的Kriging方法具有更高的估计精度,能够有效地解决交通领域中大规模路网交通运行状态监控的问题。     

轨迹分割与图层融合的车辆轨迹线构建道路地图方法

传统道路地图构建方法将轨迹点（线）同等对待提取道路数据,忽略车辆轨迹的空间差异性,制约其结果精度与应用范围。为此,本文根据轨迹速度将轨迹线集分割滤选为3个轨迹线子集,将轨迹方向与Delaunay三角网模型集成探测路网拓扑结构;顾及轨迹线子集的特征差异选取不同参数值和约束条件并分层提取道路几何、交通语义数据,分别构建3个道路图层;运用缓冲区方法并根据道路几何、语义特征将多个道路图层融合为单个完整道路地图。运用出租车轨迹数据进行试验分析,结果表明：该方法顾及轨迹分布差异性,能将道路几何、交通语义信息融合提取,更适于处理复杂道路结构下的轨迹线。     

利用道路网眼实现路网的增量式更新

获取现势性的交通道路数据是数字城市和智慧城市建设的基础，基于传统测绘的道路网更新方法存在一定局限性，而基于众源数据及行车轨迹数据更新道路网近年来则倍受关注。首先提出了一种新的道路变化增量更新方法，该方法先对历史道路网建立面拓扑结构，生成由道路网组成的最小闭合面域（道路网眼）；然后以道路网眼为基本控制单元，综合利用轨迹点上下文距离信息和隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM），提取失配轨迹点和失配轨迹段；最后采用缓冲区分析和最大密度法对失配轨迹提取骨架线，创建新增道路，增量更新历史道路网。实验结果表明，以道路网眼为控制单元，利用轨迹点上下文距离分析和HMM捕获失配轨迹点，可提高失配轨迹点的提取效率，改善道路网更新效果。该方法可用于大规模路网的增量式更新。     

重庆市主城区城市路网演变分析及与城市扩张耦合性研究

研究结合重庆市主城区2011-2017年高分辨率遥感影像和相关地形图、规划资料及交通专题资料信息等,提取城市路网和城市建设用地数据,基于GIS操作平台,采用空间核密度方法分析主城区城市路网时空演变特征,探索城市路网空间分布规律,以街道(镇)为研究单元分析城市道路与城市用地扩张之间的耦合关系,为合理规划交通道路布局,促进城市扩张与道路网络的协调发展提供了重要参考依据。结果表明,主城区城市路网分布具有空间不均衡性特征,路网演变有明显的方向性,以东西两翼带状区域变化为主,路网密度变化集中在低密度区。与城市用地扩张相关性研究中发现,城市路网是城市扩张的主要驱动力之一,路网中密度区域对城市扩张的驱动效应最明显。     

基于城市天际线的遥感视频生产与交通信息提取

传统交通信息获取方法较难获取大范围、全覆盖的实时动态交通流信息,提出一种利用城市天际线作为观测平台的城市遥感视频生产与交通信息提取方法。首先,在超高层建筑物拍摄对地观测数据;然后,对原始倾斜视频观测数据进行正射校正,与卫星影像融合生成大范围城市遥感视频数据;最后,训练深度学习模型进行车辆分类识别,基于识别结果计算区域车辆数目及密度。在深圳平安大厦观光层开展数据采集并处理分析,结果表明,所提方法可生产低成本、长时间、大范围、高质量的城市遥感视频,基于该遥感视频开展的车辆检测误识别率和漏识别率低,车辆计数准确率高,可对区域交通流量进行有效监控,准确实时地获取城市内部区域交通情况。     

高分遥感影像的城市群路网监测原型系统开发

为推动高分辨率遥感影像在交通行业的应用,设计并开发了城市群路网监测原型系统,可用于判研城市群道路宏观交通状态,分析城市群新建小区公交需求,分析和展示城市路网演变态势。系统以C++为开发语言,Oracle 10g为系统数据库,Arc GIS Engine为基础数据处理平台,采用MFC与QT混编机制,在"数字交通球"基础上,实现了交通信息数据分析、遥感影像数据处理、数据展现、数据转换与管理、数据发布与交换等功能,并进行了实例展示。调试表明,该系统结构科学、稳定,能为高分影像在交通行业的实际应用提供参考。     

基于稀疏浮动车数据的城市路网交通流速度估计

浮动车数据在时空维度呈现较强的稀疏性,是其应用于城市路网交通流估计所面临的主要难题之一。本文通过分析路网交通流速度的时空特征,构建了一种基于朴素贝叶斯法的估计模型,实现对路网中未被样本覆盖路段交通流速度的估计。时间特征主要考虑目标路段相邻时段的交通流速度,空间特征根据路段间交通流相似关系进行分析,突破了传统基于欧氏空间或拓扑关系的度量方式。结果显示,模型能有效地估计出样本缺失路段的交通流速度,且在精度方面相对传统基于拓扑关系的算法优势显著,较好地解决了数据时空稀疏性问题,对基于浮动车数据的交通应用具有较强的实践意义。     

路网数据初始库建设方法探究

本文介绍了地理信息公共服务平台建设的重要意义,以及路网数据初始库建设的主要内容,作者以江西省路网数据初始库建设为例,介绍了路网数据存在的拓扑关系及属性更新问题,并提出了解决方法,这对实现地理信息资源的共享,推动地理信息产业发展具有重要意义。     

地图符号拓扑紧凑性和异质性信息测度

地图拓扑信息的准确测度,对于多比例尺地图表达、制图自动综合等具有重要意义。针对现有地图拓扑信息测度指标多单方面关注地图符号邻接方式的多样性或邻接关系的紧凑性,未能全面刻画地图符号拓扑空间格局与结构特征的问题,提出地图符号拓扑信息的构成包括拓扑结构紧凑性信息和拓扑结构异质性信息两部分。在此基础上,定义了地图符号拓扑结构紧凑性和异质性信息量,提出其计算方法,将其分别用于中国成都市、瑞典耶夫勒市和美国旧金山市的部分路网,结果表明该方法能较为准确地描述路网的拓扑结构。     

利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取

交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。     

顾及上下文语境的交通命名实体自动识别方法

网络文本中蕴含着大量的交通信息,对交通命名实体识别是地情变化监测、交通实体更新的重要前提。针对交通命名实体识别任务中缺少专业标注数据和有效识别方法导致识别效果无法满足需求的问题,文中提出一种融合深度学习模型的交通命名实体自动提取方法。该方法首先利用语言表征模型充分融合语境来提取文本特征,然后通过结合双向神经网络模型来学习上下文语境,最终由条件随机场模型对输出进行约束得到全局最优标记序列实现交通实体的识别。实验证明,该方法准确率可以达到90%以上,能够实现对交通实体的有效识别。     

一种路网拓扑约束下的增量型地图匹配算法

着眼于低频浮动车轨迹数据,对地图匹配问题进行了抽象,并分析了影响匹配结果的几何约束与拓扑约束。针对GPS采样的低频性和城市路网的复杂性,提出了一种路网拓扑约束下的增量型地图匹配算法（topology-constrained incremental matching algorithm,TIM）。选取北京市浮动车的GPS样例轨迹数据进行匹配,结果表明,该匹配算法在不同复杂程度的城市路网下均表现较好。     

城市汽车导航中一种改进的D-S证据理论地图匹配算法

车联网中基于D-S证据理论的地图匹配算法,通常考察定位点到候选道路的投影距离和车辆行驶方向与候选道路的角度差这两种证据。目前城市交通网络结构日趋复杂,此算法得到的匹配结果有一定的局限性,匹配精度也无法满足车联网技术的需求。随着GPS等定位设备的不断发展与改进,车辆的行驶速度与定位时间间隔等数据已可以准确获取,在此基础上,本文对车辆的可达性信息进行考察,作为新的证据与传统证据融合后得到的结果进行D-S证据的二次融合。除此之外,本文针对城市环境中不同道路拓扑结构,对传统算法中的位置信息和车辆行驶方向信息的可靠性参数进行仿真训练,得出更为精确的可靠性参数值以供改进的算法使用。通过仿真实验表明,改进后的算法的匹配精度和稳定性得到了极大的提高,可以更好地适用于城市复杂路网中地图匹配的问题。