高速公路互通立交中回旋曲线的坐标计算

回旋曲线是高速公路互通立交匝道中常使用的线形,而其坐标的计算是施工放样的难点。以南京新机场高速公路互通立交匝道中回旋曲线为例,提出一种计算回旋曲线上任一点坐标的方法。     

乡村规划坐标测设的一种方法

通过对某一乡村规划道路中线及拆建边线测设工作的解剖,阐述了在困难地区如何利用大比例尺模拟地形图和规划道路中线交点坐标进行中线加密桩和拆建边线的坐标计算和测设工作。     

乡村规划坐标测设的一种方法

通过对某一乡村规划道路中线及拆建边线测设工作的解剖，阐述了在困难地区如何利用大比例尺模拟地形图和规划道路中线交点坐标进行中线加密桩和拆建边线的坐标计算和测设工作。     

基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取

提出了一种基于角度纹理特征及剖面匹配相结合的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取方法.该方法由用户输入道路起点、初始方向及宽度,使用角度纹理特征模型预测初始的道路中线点,以抛物线方程参数构建道路中线轨迹参数模型.使用计算曲率变化的方法验证道路轨迹点,对验证失败的中线点位使用剖面匹配算法进行重新预测并确定,最终提取出该道路中线轨迹.本文使用Visual C 构建了原型系统,对QuickBird及IKONOS影像中具有一定宽度的带状道路进行了提取试验,并与经典的基于剖面匹配的半自动道路提取算法和基于Snakes的半自动道路提取算法进行了对比试验.经试验验证,本算法取得了较为理想的结果.     

基于高分辨率遥感影像的车道线提取

车道线是自动驾驶高精度地图的组成部分,利用车载摄像头和激光雷达提取车道线的研究已经比较深入。本文探讨了利用高分辨率遥感影像提取车道线的方法。首先依据直方图原则选取合适的阈值进行二值化分割,其次利用道路中线形成的缓冲区去除道路范围外的要素,然后利用形态学算子去除噪声,最后利用方向和面积因子提取不同的车道线。该方法可以降低数据采集的成本,提高采集效率。     

网络空间中线要素的核密度估计方法

核密度估计(KDE)方法是分析点要素或线要素空间分布模式的一种重要方法,但目前线要素核密度方法只能分析线要素在二维均质平面空间的密度分布,不能正确分析交通拥堵、交叉口排队、出租车载客等线事件在一维非均质道路网络空间中的密度分布。本文提出了一种网络空间中线要素的核密度估计方法(网络线要素KDE方法),首先确定每个线要素在网络空间上的密度分布,然后根据网络空间距离和拓扑关系确定网络空间的线要素核密度与时空分布。以出租车GPS轨迹数据中提取的"上客"线事件为例,分析出租车"上客"线事件在网络空间中的密度分布,通过与现有方法比较的试验结果表明,本文提出的方法更能准确反映路网空间中线事件的分布特征。     

互通立交复杂线型点位坐标计算

主要介绍了如何用以回旋曲线上任一点为坐标原点的坐标计算公式 ,计算高速公路中出现的复杂线型 (如 :卵形曲线 ,复合形曲线等 )的点位坐标。     

道路定线技术在北京市规划道路数据管理系统建设中的应用

为缩短规划道路数据的更新周期,提高数据质量,实现数据共享,设计开发了北京市规划道路数据管理系统.研究了规划道路中线条件编号表的设计以及规划道路中线点属性表中曲线标识、曲线位置、非正常曲线标识设置情况;实现了曲线元素计算、派生红线图形编辑和规划道路中线图形输出.系统通过了专家鉴定,并被北京市测绘设计研究院等多家单位使用,实际应用证明,本系统设计合理,达到了预期目的,产生了良好的社会经济效益.     

机载LiDAR点云提取城市道路网的半自动方法

针对从卫星和航空正射影像中手工提取道路的方法速度慢的问题,该文基于机载LiDAR点云的高程和反射强度信息,手工选取一定量的种子点,采用区域生长法分割出初始道路区域;在填充空洞和平滑预处理后,利用细化算法提取出道路中线;根据长度阈值剔除毛刺短分支,使用自动算法和手工结合的方法消除多余通路和环形通路;并跟踪连接成矢量道路线,根据抽稀算法移除大量的小弯曲拐点,最后平滑矢量道路线成道路网。在测试复杂场景下的城市LiDAR点云后,发现提取的道路网的完整率和正确率较高。     

一种利用EPS平台的道路纵横断面全自动加桩方法

道路纵横断面测量是道路工程测量中定测的主要任务之一,依据《工程测量规范》,道路中线应根据竖曲线的变化适当加桩,因此道路中线与坎、斜坡等地形变化相交处应予加桩。通常在地形复杂度不高的道路工程测量中,自动加桩与人工加桩效率相差不大,若在道路距离较长、地形复杂的条件下,人工加桩不仅工作量大、复杂,而且可能存在一定程度上的遗漏。针对此问题,本文提出了一种在EPS平台下的道路纵横断面全自动加桩方法,将此方法运用到实际项目中,有效地提高了作业人员的生产效率。     

利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线

传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。     

均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法

基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。     

矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

面向对象的规划道路中线时空数据模型

回顾了两种类型的时空数据模型，发展了面向对象的规划道路中线时空数据模型，进一步实现了对规划道路中线对象的查询及更新维护。该模型具有充分利用GIS已有的空间分析和方便实现时态分析的功能，同时也具有数据维护和历史数据恢复方便简单，空间信息没有冗余，时态信息冗余小，且能表达变化原因等特点。     

道路信息提取方法综述

道路信息提取旨在使用相关数据和方法提取一条道路上的信息,如车道数量、中心线和边界线等。道路信息提取在交通规划和车辆导航等方面具有重要的应用价值。随着各种传感器设备的广泛应用,交通数据爆炸式增长,道路信息提取的方法也日新月异。本文结合近年来道路信息提取的研究进展,将道路信息提取方法按照数据来源分为基于影像视频数据、基于高密度点云数据和基于浮动车轨迹数据3类,并分别深入论述了这3类方法的主要实现算法,对这些算法模型进行了对比分析,最后探讨了现有道路信息提取方法在未来的研究趋势和面临的挑战。     

基于SOM的高分辨率遥感影像道路网自动提取

本文研究基于SOM(Self-Organizing Feature Map)神经网络学习模型的高分辨率遥感影像道路网自动提取算法。首先利用数学形态学提取遥感图像道路的初始道路区域信息,自动对原始图像进行分区并确定神经元初始权值,用SOM网络学习模型对神经元进行训练学习,经迭代获取道路网中心点位置,最后运用"中心点四邻域跟踪判别法"跟踪连接形成道路中心线。实验表明,该方法在高分辨率遥感影像道路网的提取上有较好的效果,特别在主干道路网的提取上效果更佳,对噪声干扰具有良好的鲁棒性。     

京承高速公路工程施工测量

本工程为北京市京承高速公路（三环路至四环路段）工程，南起北京东北三环路太阳宫桥，向北经土城北路及规划中的曹慧路，止于北京市东北四环路望和桥，全长约为2km。本文详细介绍了该道路工程的施工测量放线过程，以及施工测量中一些常用的校核方法     

通用模型法测设公路中桩坐标

根据道路线形的特点,为了便于测设中桩坐标,建立了一种道路中桩坐标测设的通用模型,并给出了中桩坐标测设的通用公式,其不仅适用于直线元、圆曲线元,还适用于缓和曲线统一坐标的计算,尤其是立交匝道中用于连接两不同半径圆曲线的不完整缓和曲线的计算。     

Automatic Registration Between Low-Altitude LiDAR Point Clouds and Aerial Images Using Road Features

Among the many means of acquiring surface information, low-altitude light detection and ranging (LiDAR) systems (e.g., unmanned aerial vehicle LiDAR, UAV-LiDAR) have become an important approach to accessing geospatial information. Considering the lower level of hardware technology in low-altitude LiDAR systems compared to that in airborne LiDAR, and the greater flexibility in-flight, registration procedures must be first performed to facilitate the fusion of laser point data and aerial images. The corner points and edges of buildings are frequently used for the automatic registration of aerial imagery with LiDAR data. Although aerial images and LiDAR data provide powerful support for building detection, adaptive edge detection for all types of building shapes is difficult. To deal with the weakness of building edge detection and reduce matching-related computation, the study presents a novel automatic registration method for aerial images, with LiDAR data, on the basis of main-road information in urban areas. Firstly, vector road centerlines are extracted from raw LiDAR data and then projected onto related aerial images with the use of coarse exterior orientation parameters (EOPs). Secondly, the corresponding image road features of each LiDAR vector road are determined using an improved total rectangle-matching approach. Finally, the endpoints of the conjugate road features obtained from the LiDAR data and aerial images are used as ground control points in space resection adjustment to refine the EOPs; an iterative strategy is used to obtain optimal matching results. Experimental results using road features verify the feasibility, robustness and accuracy of the proposed approach.     

平行路段模式识别与简化初探

道路网模式中的平行路段作为一种局部模式,其识别与简化是地图综合研究的重要内容。本文在分析平行路段产生的原因和常见形态后,给出一种利于简化的平行路段分类方法,并提出基于平头缓冲区搜寻备选平行路段进而利用平行性测度判断路段是否平行的方法。在此基础上,针对3类平行路段分别提出对应的几何化简与连通关系简化方法。实验结果表明,该识别与简化方法能够对路网模式中的平行路段进行有效地综合,具有一定的实用价值,对进一步研究具有参考价值。