面向关键点的轨迹-有向线移动过程建模

轨迹数据处理与分析是目前数据库和空间信息等相关领域的研究热点之一。针对轨迹在地理空间中相对于有向线的移动过程发生多次相交、相切、重叠、折返且存在停留的复杂情况,提出一种面向关键点的轨迹-有向线语义拓扑移动过程模型,表达轨迹相对于有向线的随时间演变的语义拓扑关系,包括方向关系、位置关系及语义信息。该模型从方向关系的局部有效特征出发,基于缓冲区建立平面空间参考框架;在此基础上,从拓扑角度对轨迹-有向线的起止点、交点、折返点和停留点等关键点进行分析,得到172种语义拓扑关系,将其划分为14种拓扑关系类;最后,模型以语义明确的字符编码表达关键点的语义拓扑关系,并以关键点编码序列刻画轨迹相对于有向线的复杂移动过程。     

顾及时空"点-线"关联特征的出行轨迹描述模型

关联出行研究是城市规划、交通出行、传染病防控、犯罪侦查等领域的研究热点,尤其当出行个体带有接头、等待等主观意图的前提下,如何有效识别其关联行为,是当前时空认知领域的难点。本文以犯罪时空轨迹为研究对象,首先分析了现有出行轨迹描述方法的不足,兼顾了出行轨迹的细节点特征和完整线特征,提出了顾及"点-线"特征的出行轨迹描述模型。然后,在此基础上,基于时空拓扑关系提出关联出行的轨迹判别方法,能描述"接头、等待、共处、同行"4种基本的关联出行轨迹模式,并可进一步区分19种不同的关联出行子类型。最后,通过试验对比,验证了该方法的有效性。     

有向线对象细节拓扑关系模型

轨迹在地理空间中相对一条有向线移动时,可能发生多次进入、离开、穿过、相遇、折返、停留等拓扑关系。针对轨迹-有向线的时空关联特征,提出语义关联的轨迹-有向线移动过程模型:基本思路是将轨迹-有向线的复杂拓扑细节描述为若干局部拓扑关系的组合,从拓扑和语义的角度描述轨迹相对于有向线的移动过程。最后设计并实现了面向该模型的关系模式,并以两类典型请求为例,分析了轨迹-有向线移动过程的纯SQL查询分析技术。     

有向线对象细节拓扑关系模型

轨迹数据处理与分析是目前数据库和空间信息等相关领域的研究热点之一。针对轨迹在地理空间中相对于有向线的移动过程发生多次相交、相切、重叠、折返且存在停留的复杂情况,提出一种面向关键点的轨迹-有向线语义拓扑移动过程模型,表达轨迹相对于有向线的随时间演变的语义拓扑关系,包括方向关系、位置关系及语义信息。该模型从方向关系的局部有效特征出发,基于缓冲区建立平面空间参考框架;在此基础上,从拓扑角度对轨迹-有向线的起止点、交点、折返点和停留点等关键点进行分析,得到172种语义拓扑关系,将其划分为14种拓扑关系类;最后,模型以语义明确的字符编码表达关键点的语义拓扑关系,并以关键点编码序列刻画轨迹相对于有向线的复杂移动过程。     

面向地理空间信息的轨迹模型及时空模式查询

轨迹数据处理与分析是目前空间信息和数据库等相关领域的研究热点之一。本文从Stop-Move轨迹模型出发,通过集成地理空间上下文信息来建模轨迹数据,并研究轨迹时空模式的查询处理技术。首先分析Stop/Move对象与点/线/面地理空间要素之间的时空关联关系,据此提出显式表达该关联语义的地理关联轨迹模型,在此基础上利用关系-对象数据库技术,为地理关联轨迹模型设计独立于应用的关系模式,接着定义轨迹时空模式查询,并提出基于地理关联轨迹关系模式的SQL处理框架,最后以典型性检索请求为例,讨论分析位置-时间、位置-顺序和位置-关系等三类轨迹时空模式查询的纯SQL处理技术,并以样例轨迹数据验证了本文方法的可行性。     

基于语义查询树的GIS中文查询语句向SQL的转换

提出了语义查询树的中间语言结构，设计了查询语句向语义查询树的转换算法。为了解决嵌套结构转换的难点，引进了查询块的概念，实现了查询块向SQL语句转换的算法，并将此转换方法与以前的方法进行了比较。实验表明，本文方法是一种比较理想的中文查询语句的理解方法。     

保持移动速度特征的轨迹线化简方法

轨迹线数据实施化简处理对于缓解数据存储、传输压力以及后期的分析可视化效率具有重要意义。常规方法(如Douglas-Peucker算法)主要考虑线目标的几何形态结构,直接应用到轨迹线化简中容易丢失移动物体的运动状态特征。本研究从保持轨迹线隐含速度特征出发,提出了一种基于移动速度相似性原则的轨迹线层次化剖分与分区化简处理方法。首先,以相邻轨迹点构成的直线段为基本单元,在拓扑连接关系约束下基于速度指标对轨迹直线段进行层次化聚类,并将聚类结果组织为层次树结构;然后,以建立的层次树结构为约束条件对原始轨迹线实施分区处理,使得同一区域内轨迹线片段的中间点距首尾基准线的最大时间同步偏移距离小于设定的阈值;最后,依次连接各分区轨迹线片段首尾点导出化简结果。采用真实的车辆轨迹线作为试验数据,通过与其他多种方法进行对比分析验证了本文提出方法的有效性。     

一种基于关键点的轨迹-区域拓扑过程模型

定位技术的广泛应用带来了铺天盖地的移动数据,为诸如时空查询和数据挖掘等各种时空的研究及应用提供了重要素材,使得对于轨迹数据的研究成为当前的一个热点。当前,无论是对于原始轨迹数据的研究,还是对语义化轨迹数据的研究,都较少考虑轨迹移动过程中所潜藏的拓扑不变量。本文提出二维空间上基于关键点的轨迹-区域拓扑过程模型,以矩阵描述轨迹与区域的14种基本点集拓扑交叠类型,既而组织交叠序列描述轨迹和区域对象间的拓扑关联关系。模型不仅描述了轨迹与区域之间的拓扑不变量,而且结合轨迹特有行为的语义关联模型,描述轨迹相对区域的复杂拓扑过程。同时,本文还以模型中相邻两次交叠的相接交叠模式,探讨了区域间拓扑关系对于轨迹移动描述的约束。     

有向线与有向带洞面目标之间的拓扑关系研究

针对二维空间有向线、有向带洞面目标的特点,考虑有向线的起终点与有向带洞面目标的正反面,建立了有向线与有向带洞面目标之间拓扑关系与方向关系集成表达的DL-DRH模型(有向线-有向带洞面目标拓扑关系模型)。首先基于点集拓扑理论,构建了DL-RH模型(有向线-带洞面目标拓扑关系模型),得到143种DL-RH拓扑关系。进而根据交集位置特点,对DR-RH拓扑关系进行分类,给出了3类空间语义更丰富的DL-DRH拓扑关系。接着分析了DL-H模型(有向线-简单面目标拓扑关系模型)、DL-RH模型和DL-DRH模型之间的转换规则。然后利用7种拓扑关系规则证明DL-DRH拓扑关系的完备性。最后通过案例分析表明DL-DRH模型能准确、直观地表达有向线与有向带洞面目标之间的拓扑关系。     

结合行驶场景语义的轨迹-路网实时匹配方法

实时地图匹配技术在智能交通、自动驾驶等领域起着关键作用.现有实时地图匹配算法在高架、立交道路等复杂场景受到平行道路的干扰,匹配正确率较低.针对这一问题,本文提出了一种利用与车辆轨迹同步采集的图像对行驶场景进行分类,从而辅助城市复杂道路环境下地图匹配的方法.该方法在车辆靠近高架区域时利用图像对车辆行驶场景进行分类,结合车辆行驶方向、轨迹点与路段的距离、匹配路段邻接性等指标,对当前轨迹点进行实时匹配.以上海市三段高频采集的轨迹数据为例进行试验,使用匹配率、召回率、精确率等指标对结果进行精度评价.结果表明,本文方法的平均匹配率、召回率和精确率达到96.86％、97.17％、93.46％,优于传统实时匹配方法;对原始轨迹进行降采样后,匹配率、召回率、精确率等指标保持稳定.比较高架道路、立交等复杂场景的匹配效果,以及对比单点匹配耗时、延时和内存占用情况,本文方法均能保持较好的匹配结果.     

大规模轨迹数据的Geohash编码组织及高效范围查询

面向成熟的关系-对象型空间数据库,利用Geohash编码的唯一性、一维性和递归性等特征,提出了一种基于Geohash编码的大规模轨迹数据组织方法及范围查询技术。该方法结合Geohash编码和B+树索引,设计了适应不同尺度范围查询的大规模轨迹数据的关系组织模式,并给出了相应的两阶段查询处理算法,同时提出了一种Z合并优化,以进一步提高范围查询的处理效率。实验结果表明,此方法适合于组织管理与查询分析大规模的轨迹数据,其范围查询性能高于内置的R树索引。     

基于改进DBSCAN方法的移动对象轨迹停留分析

停留是指对象静止或长时间在较小范围内徘徊的状态。从移动对象轨迹中识别出主要的停留时段及停留区域,可以进一步分析对象的行为及区域的特征。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类方法,当二维空间中点密度超过一定阈值时,就认为这些点是一个集聚。本文对DBSCAN方法进行改进,不仅考虑轨迹点之间的空间关系,而且考虑轨迹点之间的时间关系,因此,能有效识别移动对象的停留。最后,利用Starkey项目提供的动物移动轨迹数据进行了停留分析。     

移动轨迹数据支持下的城市居民通勤活动分析

城市居民通勤活动分析是解决城市职住失衡和交通拥堵问题的重要技术支持.移动轨迹大数据增加了城市居民通勤活动观测的数据类型、数据规模、采样频率和信息量,有助于揭示就业居住空间模式和通勤活动的内在规律.概述了多学科领域城市居民通勤活动研究及相关移动轨迹数据分析的进展,明晰了通勤活动分析的概念、指标、模型和方法.从城市居民通勤...     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。     

面向变化语义描述的事件-过程时空数据模型研究

时空数据所隐含的变化语义信息对时空动态现象模拟具有重要意义,随着时空数据模型研究的深入,出现了面向变化语义描述的时空数据模型。利用事件、过程表达时空变化的发生,是面向变化语义描述的时空数据模型主要方法。由于时空变化的多样、复杂性,现有模型存在变化语义交叉、界限不清等情况。为了模型的改进与应用,本文通过梳理事件、过程为核心的时空数据模型建模理论和方法,分析各类模型表示实体基本类型,回答时空变化基本问题等变化语义描述能力特点,归纳总结了变化语义通用描述框架及未来发展的方向。     

面向对象的基态修正模型改进及查询方法

空间和属性随时间变化规律的研究是时态GIS核心问题。引入面向对象方法,把地理实体抽象成为具有空间、属性和时间特性的空间对象,以空间对象的变化状态为基础,探讨了地理实体时空信息连续变化对基态修正模型的影响。通过引入基态距影响因子研究了基态修正模型改进方法,重点研究了基于面向对象基态修正模型的基态距确定、基态的建立过程和模型的存储;并具体设计了基于时间点和时间段的查询方法,为空间对象的时空数据存储、查询和历史回溯提供了基础。     

基于有向无环图的滑坡-堰塞湖-洪水灾害链模型服务动态编排方法

现有地质灾害模型多以单灾种为主,部署于各类孤立的业务系统中,较少考虑不同灾害之间的复杂链式关系,难以满足多灾种或复杂灾害链等耦合场景数据-模型资源交互运算的综合分析需求。针对上述问题,本文介绍了一种基于改进有向无环图的滑坡-堰塞湖-洪水灾害链模型服务动态编排方法,设计了显式描述灾害链模型的统一描述模型,提出了灾害链有向无环图构建方法,动态构建面向多任务的灾害信息服务链。最后,以白格滑坡-堰塞湖-洪水灾害链复杂场景为例,验证了本文方法的有效性。     

GIS中线元位置不确定性的随机过程模型

本文基于随机过程理论导出了随机线元的分布函数和分布密度表达式,定义子不确定性信息矩阵,引入了广义误差带概念,进而从理论上概括和统一了前人提出了的ε－带和ｅ－带模型。     

TIN DEM线性内插不确定性的随机过程模型

基于随机过程模型导出了TIN DEM线性内插的随机过程模型,给出了不规则随机空间三角形的不确定性描述,讨论了TIN节点误差在线性内插中的传播问题。通过理论推导和实际算例,得到了TIN DEM线性内插点的点位方差和误差椭球半轴的解析表达式、线性内插精度最高点坐标的解析表达式,该结论与三角形的形状无关;对DEM线性外推导致精度急剧下降的必然性结论进行了理论证明;得到TIN线性内插的平均点位方差解析式,从理论上说明了本文结论的有效性。