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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 937 毫秒
1.
随着室内定位技术、BIM-GIS技术和室内地图研究的发展,室内位置服务需求日益旺盛。作为室内位置服务的关键技术之一,室内路径规划成为研究与应用热点。但是早先的路径规划技术往往基于单层网络拓扑模型而设计,由于模型缺少楼层之间的连通信息,而不能实现跨楼层导航算法分析;而后随着跨楼层导航算法的出现,跨楼层的路径规划、导航及定位得以实现,但这些跨楼层导航算法基于楼层连接通达规则,往往需要多次遍历楼层信息,运算效率低下。针对这一问题,本文利用电梯、扶梯、楼梯等楼层间连接信息,设计、实现了基于楼层连接表的室内多层路网分析模型,并采用逐层分析的方法和多次网络分析,实现室内跨楼层的带有多个途经点路径分析。整个技术框架包括跨楼层路网生成模块、位置点接收模块、网络分析模块、循环控制模块。算法方面,本研究采用双向遍历的A*最短路径分析算法,通过网络路径分析,最终将满足约束条件的规划路径显示在移动设备上,帮助用户实现跨楼层、多途经点的定位与路径导航。  相似文献   

2.
最短路径计算作为导航的常用算法在移动互联网中扮演了重要角色,由于路网规模的增大和终端的不停移动,传统的串行最短路径算法已经无法满足实时性要求,因此预处理技术得到了广泛使用。Arc-flags是一个经典的基于预处理技术的最短路径算法,可以提供高效的在线最短路径查询服务。现有Arc-flags算法的研究主要集中在提升预处理时空效率和比较不同路网划分方式的优劣上,尚未见图划分对Arc-flags算法影响的深入研究。本文在真实路网上测试了不同的图划分数量和边界点数量等因素对Arc-flags算法的影响,主要包括预处理时间和空间的消耗、在线查询时间和搜索范围等方面,并根据实验结果和分析提出了合理的图划分建议(如选用好的图划分方法减少边界点数量等),为改进和使用Arc-flags算法提供指导。  相似文献   

3.
探讨了基于FLASH的湛江虚拟旅游网上导航与全景漫游系统的构建以及各项关键技术,设计并实现了基于PV3D的全景浏览器,提出了基于Flash的旅游交通导航机制,对经典的A*算法作了改进,能够在网页上快速地计算出任意两个景点之间的最短路径,从而为自架车游客提供了最短路径导航服务;开发了管理维护性后台,对全景漫游、自驾车导航和公交车导航模块提供有效的增加、修改,删除信息。实际应用表明,该系统具有很好的跨平台、免插件、高效、扩展性和维护性。  相似文献   

4.
人对所处客观世界的认识具有显著的空间层次特征,可指导出行路径规划过程。常用的层次空间推理的分层路径计算方法,虽顾及了路网的层次性特征,但道路规划等级与人对路网的层次性认知往往并不一致。而道路网络自身的拓扑结构可客观反映道路重要程度,以及出行者对道路的层次性认知经验。本文以拓扑结构指标表达道路的层次性特征,以此规划驾车出行路径,并通过与出租车行驶路径的匹配度及距离最短路径耗时比评价路径规划结果的合理性。研究结果表明,基于路网拓扑层次性表达的规划路径优于距离最短路径、动态时间最短路径、基于道路等级的静态时间最短路径及基于动态中介中心性分层的距离最短路径,与基于出租车经验建模的路径规划结果相当。但本文所提出的方法不需出租车经验建模所依赖的浮动车系统支持,更利于部署应用。  相似文献   

5.
面向汉语的自然语言路径描述方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
自然语言路径描述是运用日常生活中人们习惯的语言方式和思维方式来表达路径信息的。而可视化描述和自然语言描述相结合,可以使电子地图向用户提供图文并茂的路径查询服务。目前,电子地图在移动设备和Internet日益普及,自然语言路径描述成为电子地图大众化和人性化服务的重要标志之一。因此,路径描述中需要重点解决空间关系的自然语言描述问题。自然语言中空间关系描述的语言特征与心理学和认知语言学有着非常密切的关系。本文描述了针对汉语的路径描述词汇库的结构与内容,并根据汉语特点设计了路径描述的单元和复合句法模式,以解决词汇受限和句法模式单一的问题,提出了道路名称、沿途标志性地物和方向判断等路径描述补充信息的获取方法,以增加路径描述的可理解性。并以南京市电子地图为例,开发了电子地图查询原型系统。该系统能够在地图上可视化显示最短路径的同时,自动生成该路径的自然语言描述。  相似文献   

6.
路径规划问题是路网交通应用中的一个基础问题。A*算法是一个求解点到点最短路径问题的高效算法。但随着路网数据规模的增长,A*难以保证求解的实时性。利用并行计算进行加速是常用的算法性能提高手段,然而A*算法是由一系列前后依赖的迭代步骤组成,因此难以进行直接的并行化。本文提出一种分段化搜索的改进A*算法(SA*)。该算法在搜索路径前先选择若干可能在最短路径上的结点作为导航点,然后多线程并行地分别求出导航点之间的最短路径,并拼接这些路径作为原问题的一个近似解。分段搜索本身可以减少路径规划的搜索空间,借助多线程并行则可以进一步提高求解速度。实验结果表明,在真实路网数据上,利用16核的机器,SA*的性能可以达到A*算法的10-30倍。  相似文献   

7.
景区游览线路是游客游览不同景点的有效选择路径。在导航系统中通常结合各景点POI(Point of Interest)和景区路网的路径规划而生成,但是,针对具有一定范围与多出入口的景点(如建筑物类景点),单一的POI坐标描述机制规划产生的游览路径,往往与智能导游应用中实际可行的最优游览路径存在明显差异。本文分析了景点大小、多出入口等特征对景区游览路径规划的影响,提出了顶点和边的权重均可动态选择的景区双加权图模型,突破了单一POI描述机制的限制。同时,讨论了景区双加权图模型的化简、构建方法,并以Dijkstra算法和Prim算法为基础,给出了其最优路径规划求解算法。实验表明,本文模型及其最优路径规划算法所得结果更为优化与合理,具有较少的游览规划距离和更为紧凑的游览过程安排。  相似文献   

8.
基于弧段标记的交通网络时间最短路径算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
标号算法是经典的最短路径算法之一,在交通领域中具有广泛的应用。在交通领域中,时间最短路径比距离最短路径更有意义,而时间最短路径不仅与道路的时间权值有关,还与道路之间的转弯阻抗有关。在传统的交通路网抽象方式下,道路抽象为平面图中的弧段,道路间的交叉口抽象为节点。本文介绍了一种适用于传统交通路网模型的弧段标记时间最短路径算法,详细阐述了该算法的原理、数据基础与运行结构。通过分析和实例测试表明,该算法可以顾及城市路网在路口的交通限行与转弯延迟的影响,并且时间复杂度低,具有一定的实际应用价值。  相似文献   

9.
随着室内空间应用规模的增加以及室内定位技术的发展,面向大型场馆等室内空间的应急救援与导航成为室内GIS应用的研究热点,而室内路网构建是室内应急导航服务得以实现的关键技术。本文面向室内导航寻径的这一现实问题,以室内路网动态构建与优化作为研究对象,基于室内空间感知规律以及分层认知的方式,提出和构建了室内单元认知分层编码方法:① 将建筑物室内路网分为街道-建筑物、建筑物-楼层、楼层-区块、区块-房间等4个层次;② 为了满足语义分析的需求,在分析室内单元功能的基础上,引入“虚拟房间单元”,将室内封闭性空间和联系性空间统一剖分为房间单元;③ 依据室内建筑认知分层模型以及室内单元剖分结果,按照建筑物-楼层-分区-房间单元的顺序,从高级到低级的顺序进行连续分层编码。以国内某商业中心为例构建了室内分层认知路网,每一个层次都可以减少参与运算的结点和弧段数,简化了计算网络,从而提高了运算的效率,同楼层寻径时间约为55 ms,跨楼层的寻径时间约为100 ms左右。结果表明,该分层认知编码模型符合人们对室内路网的经验性层次认知,能够很好地刻画路网层次特征,能满足寻径计算的精度和效率的要求,为面向导航的室内应用奠定了基础。  相似文献   

10.
针对北斗典型应用场景下缺乏有效的导航效能评估手段问题,在场景建模的基础上提出用户终端的导航效能评估方法。首先分析北斗卫星导航可能存在的典型挑战性环境,提出典型应用场景构建要素,并根据构建要素构建了山地应用场景;然后提出以卫星可见性、导航精度为指标的导航效能评估方法;最后通过选取数字高程数据等建立具体场景,对其中的导航用户进行了效能分析。结果表明,该场景可以反映真实的导航情景,在此背景下提出的效能评估方法具有实用价值。  相似文献   

11.
由于多层建筑空间相对于室外环境存在按楼层分层的三维空间特性,在室内路径分析中需考虑楼层空间位置信息对最优路径规划的影响,而传统基于节点之间的网络连通拓扑模型的最优路径规划方法并没有空间概念,不能很好地应用于室内路径分析。为此,针对室内最优路径规划问题,基于多层建筑空间的层次特性,采用分层结构化的方法,提出结构化动态网络分析模式,实现了室内分层最优路径算法。该算法将各楼层路网和楼层连接均视为独立结构,根据停靠点的楼层分布情况,逐楼层动态构建跨越2个楼层的结构化网络模型并以该网络模型进行跨楼层的路径分析,从而得到多层建筑空间中遍历所有停靠点的最优路径。试验结果表明:相比传统最优路径算法,该算法在路径规划结果更加合理的情况下,时间效率有明显提高;另外,结构化动态网络分析模式可根据需求定义不同的楼层转换规则,更具灵活性。该算法可应用于城市大型公共建筑中,让室内路径分析与室外路径分析进行对接,使路径分析更科学、全面、合理。  相似文献   

12.
室内导航网络是行人导航、信息推荐和商业分析的基础。传统人工测绘或半自动提取的室内三维导航网络无法满足复杂室内空间结构高频变化需求。随着室内定位技术的不断发展,室内移动对象轨迹数据爆发式增长,为室内导航网络快速构建与变化监测更新提供了可能。本文提出一种基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法,在基于ST-DBSCAN的轨迹简化预处理基础上,提出了室内轨迹自适应栅格化算法,减弱栅格图像分辨率对导航网络提取的影响,有效避免廊道轨迹密度差异造成的导航网络拓扑连通失效,并通过CFSFDP自适应聚类算法自动识别楼层之间连通点,实现室内导航网络的快速构建。实验数据来源于上海图聚智能科技股份有限公司提供的某商城真实的室内移动对象轨迹数据,实验结果表明,与普适栅格化方法相比,本文提出的方法将导航网络构建准确率平均提高2.43%,拓扑正确度提高12.8%。  相似文献   

13.
道路等级不仅反映在路网结构的静态骨架信息上,也蕴含在轨迹数据呈现的动态语义信息上。为解决(OpenStreetMap)OSM路网部分路段及路网生成产品等级缺失问题,本文提出一种顾及路网与轨迹多模特征的道路等级分类方法。首先通过轨迹数据的清洗、地图匹配和基于路名的路网合并实现轨迹点与命名道路的联结;然后以命名道路为分析单元,综合考虑路网及轨迹数据,在系统分析路网结构的道路几何特征、道路分布特征、道路拓扑特征及道路单双向信息基础上,进一步挖掘与融合轨迹数据蕴含的道路宽度、道路车流量、道路速度等静动态特征,形成关于道路等级的描述特征集,作为识别道路等级的基础与依据;最后以随机森林(RF)为基本分类器进行特征选择及模型训练实现道路等级识别。为验证本文方法,选取武汉市汉正街区域及二环区域,基于OSM路网数据及众源轨迹数据开展试验。该方法取得了较好的分类结果,小范围汉正街区域的验证集准确率为91.2%,大范围二环区域的验证集准确率达到80.8%。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征极大提高了道路等级分类准确率;与原始路段形式进行道路等级分类相比,以路名重构道路形式进行道路等级分类效果更好。  相似文献   

14.
建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。  相似文献   

15.
三维地理场景的可视化是虚拟地理环境研究中展示各类复杂地学过程与现象的重要技术。目前,现实中地理场景大多具有复杂度高、规模大、交互性强等特点, 故采用传统的单个计算机单屏显示方式, 已无法满足用户对沉浸感、大视野、高分辨率的可视化应用需求, 而多屏显示技术是一个解决该问题的有效途径。本文以福建长汀县水土流失治理过程中植被覆盖变化为例, 开展了时序三维地理场景的单机多屏同步可视化技术和漫游系统研究。提出了系统的软件架构和开发流程, 并引入多线程同步机制, 实现了三视图场景的构建、三屏同步显示、三屏同步路径漫游、矢量图的差异符号化和三维场景实景图片嵌入播放等技术, 设计并实现了一个以单个计算机控制三个显示屏幕的时序同步可视化漫游系统。采用3 个时相的彩色遥感卫星影像,叠加数字高程模型形成反映不同时期水土流失程度变化的三维地理场景, 在水土流失治理过程成果展示中得到了应用。系统除了三维场景沉浸感强、震撼力大之外, 还具有动态变化、信息量大、表现力强等特点, 在地理场景动态可视化方面有独特的应用前景。  相似文献   

16.
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17.
为解决实景影像常规生产及发布方式中存在的类型单一、整体性差、关联性不强、更新滞后、社会经济信息集成能力弱等局限,从实景影像的拼接匀色、关联建立、隐私处理、集成发布等多项关键技术研究入手,建立了天地及室内外一体实景地图系统。以天空、地面及室内外的实景地图为载体,从不同角度展示地形地貌、建筑群落、道路分布、车辆运行、人群聚集、商业场景等三维地理信息和社会经济信息。通过立体化的先进多媒体技术带来鲜活生动的沉浸式观感体验,能够让用户体验天空俯瞰城市风貌、足不出户逛商圈、游公园等应用。为实景地图系统的持续运营建立了顺应互联网时代发展的众需、众源和众创模式,开辟了实景应用的新途径,具有一定的推广价值。  相似文献   

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