道路网约束和种子树索引的居民地粗匹配

针对传统的空间索引在实际应用中存在的局限性及不同尺度居民地数据匹配精度不高的问题,该文将道路网空间约束和种子树连接算法思想引入到多尺度居民地匹配中,以小比例尺道路网作为空间约束,构建道路网约束种子树索引,并依据同名要素粗匹配规则对居民地要素进行粗匹配。实验及对比分析表明,该方法能够较好地提高居民地要素匹配的效率,同时在道路网约束下具有较高的匹配精度。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。     

全局寻优的矢量道路网自动匹配方法研究

对道路之间存在1:N匹配关系的矢量道路网自动匹配问题进行研究.针对现有方法中大多数是基于局部寻优策略来寻找匹配道路,当同名道路存在较大距离偏差.又存在1:N匹配关系时,很容易导致误匹配的问题,改局部寻优策略为全局寻优策略,通过综合利用道路结点和道路弧段的特征信息,建立道路网匹配的最优化模型,并利用概率松弛法求解最优解,从而获得道路结点的匹配关系,以此为基础再获得道路弧段之间的匹配关系.试验表明:本文方法更具全局一致性,具有较高的准确率;即使在同名道路存在较大位置偏差甚至是非均匀偏差时,也可取得较为满意的结果,避免各种局部寻优方法难以准确设定权值的难题.     

道路网多特征匹配优化算法

同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。     

SAR图像GCP自动匹配方法的实现

对星载SAR图像进行几何校正是其应用的必要处理步骤,对采用GCP图像片进行自动匹配来实现控制点的快速获取进行研究。在粗匹配阶段应用卫星轨道参数计算待校正图像的四角位置,然后采用仿射变换和重采样方法获取尺度统一、无旋转角的粗匹配区域;在精匹配阶段,采用归一化互相关系数进行同名点的精确定位,给出精确的匹配结果。通过RadarSat多时相SAR图像的试验验证所提出方法的可行性和有效性。     

利用自由形状线特征的遥感影像分级匹配方法

为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。     

采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法

同名道路要素匹配是道路网数据增量更新的核心问题。大比例尺下道路网不再是简单的单线节点结构,存在大量的多层车道和复杂立交,难以直接利用现有的道路匹配算法。针对这一情况,提出一种采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法。在匹配前,首先对大比例尺复杂道路数据进行结构特征识别,利用Delaunay三角网生成复杂道路骨架线stroke,并存储骨架线stroke与原始数据结构特征的映射关系;最后利用骨架线stroke与小比例尺道路数据进行层次匹配和类型匹配,并将这种匹配关系转换为实际匹配结果。实验结果表明,该方法能够较好地解决不同比例尺下的复杂道路网匹配。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

粗精匹配结合的矢量道路辅助惯性导航算法

针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

顾及尺度变化和数据更新的道路网匹配算法

道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。     

利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法

同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。     

基于影像匹配的自发地理信息道路精度评价与改善

针对无矢量参考数据自发地理信息道路精度难以评价的问题,提出了一种基于影像匹配的道路精度评价方法。首先提取影像与自发地理信息中的道路交叉口作为控制点,并将对应的交叉口进行匹配,以同名控制点的均方根误差作为自发地理信息的道路精度;然后以两组控制点分别构建Delaunay三角网,利用两组控制点的对应关系对每个三角网进行仿射变换,从而实现对自发地理信息道路的几何纠正,以提高其精度。最后以郑州市的Open Street Map道路数据进行试验,结果表明本文算法能够有效提高自发地理信息的道路精度。     

多尺度道路网的距离匹配算法研究

根据道路网折线的匹配特点,提出基于格网索引的折线——结点距离匹配算法,将复杂的折线与折线之间的几何相似度计算转换为求结点到折线距离的匹配方法,降低了计算复杂度,并通过建立格网索引来提高计算效率。在应用实例中,采用曲线拟合的最小二乘法确定算法的匹配容差和匹配成功率之间的关系,并通过与现有统计匹配算法比较,可知该算法效率高且匹配成功率较理想,能够满足多尺度道路网数据匹配的应用需求。     

一种综合地图匹配算法的设计与实现

根据位置点匹配算法和基于加权系统的地图匹配算法的一般原理,设计并实现了一种综合地图匹配算法,在不同的道路条件下采用不同的匹配策略,并考虑了道路网的连通性因素,实验证明算法的正确匹配率达到了86%,在道路交叉路口的匹配时间约0.34s,基本上可以满足车辆导航定位系统的要求。     

A Chain-Code-Based Map Matching Algorithm for Wheelchair Navigation

Accurate vehicle tracking is essential for navigation systems to function correctly. Unfortunately, GPS data is still plagued with errors that frequently produce inaccurate trajectories. Research in map matching algorithms focuses on how to efficiently match GPS tracking data to the underlying road network. This article presents an innovative map matching algorithm that considers the trajectory of the data rather than merely the current position as in the typical map matching case. Instead of computing the precise angle which is traditionally used, a discrete eight-direction chain code, to represent a trend of movement, is used. Coupled with distance information, map matching decisions are made by comparing the differences between trajectories representing the road segments and GPS tracking data chain-codes. Moreover, to contrast the performance of the chain-code algorithm, two evaluation strategies, linear and non-linear, are analyzed. The presented chain-code map matching algorithm was evaluated for wheelchair navigation using university campus sidewalk data. The evaluation results indicate that the algorithm is efficient in terms of accuracy and computational time.     

面向道路网VGI数据的匹配与融合方法

自发地理信息(VGI)是一种新兴的地理数据采集方式,具有数据更新快、细节丰富、覆盖范围广等优势。利用VGI数据可以对道路网实现快速更新;但是由于VGI数据是非专业自发共享的,且数据采集时多使用非专业设备,所以存在数据质量不高的问题。大量VGI数据对同一地理要素的重复采集与融合处理则可改善数据的质量,文中以多人采集的道路网数据为例,结合矢量要素的匹配与融合理论,设计一种适用于道路网VGI数据的匹配与融合算法。首先在路段结点处建立缓冲区进行结点匹配,再根据路段距离相似度进行路段匹配,最后再利用Delaunay三角剖分融合算法对匹配后的同名路段进行融合。将匹配融合后的道路网与原始道路网VGI数据及Google影像图叠加对比分析,结果表明利用本文算法可有效地实现道路网VGI数据的匹配与融合。