运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界

运用众源车辆轨迹数据提取道路信息需要解决轨迹点采样稀疏、高噪音、密度差异大等问题。为此,本文提出一种运用约束Delaunay三角网从车辆轨迹线集中提取道路边界的方法。首先,通过三角形边长度和Voronoi面积等几何特征表达轨迹点分布的聚集性差异,并将这两种不同几何维数的控制条件集成建立道路边界识别模型,运用"种子点"区域扩展方法实现道路边界的精确提取。最后,运用北京市出租车GPS轨迹进行试验,结果表明该方法适于车辆分布频率悬殊、时间跨度不同、道路网结构复杂的轨迹线数据处理。     

基于道路特征的海量GPS监控数据压缩方法

结合车辆的运动轨迹只能被限制于道路网络上的事实约束,提出了一种基于道路特征的车辆监控数据存储管理方法,存储车辆在道路网特征点处的信息,通过将原始数据中存储的二维地理坐标转换为存储一维的沿道路网的线性参照坐标实现了监控数据和道路网的结合,可极大地节省GPS车辆跟踪数据的存储空间,有利于对车辆数据的进一步分析利用和交通信息的提取.     

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。     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。     

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。     

一种基于条件生成式对抗网络的道路提取方法

基于车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,传统方法面临着轨迹数据源要求高、道路提取算法复杂、不同道路提取模型参数适应性不强等问题.针对以上问题,提出基于条件生成式对抗网络的轨迹地图向道路地图转换的轨迹-道路转换方法.该方法以轨迹数据与道路数据的对应关系为先验知识,通过"生成-博弈"的不断循环逐渐逼...     

顾及轨迹密度分布异质性的道路交叉口提取方法

车辆轨迹大数据为道路网生成与更新、道路状态信息感知提供了新机遇,从轨迹数据中准确提取道路交叉口是基于车辆轨迹数据构建精细化道路网地图的关键步骤。当前已有学者根据轨迹点的转向、速度变化等特征,基于空间聚类提出了一些道路交叉口识别的经典方法,但由于轨迹数据密度分布的异质性、噪声干扰及最优聚类参数设置等问题,从不同采样频率、分布密度的轨迹数据中提取不同大小、形态的交叉口仍是一个挑战。为此,本文首先针对轨迹密度的空间分布异质性提出基于层次划分的轨迹栅格化策略,进而从视觉角度出发,提出一种基于“转换-分割-优化”全流程的道路交叉口层次提取方法。通过对不同采样频率的真实轨迹数据进行试验分析,验证了本文方法对低频轨迹数据中道路交叉口提取的准确度与有效性,识别结果优于现有代表性方法。     

车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型

众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。     

一种利用低频轨迹数据提取道路交叉口的方法

为实现从低频轨迹数据中提取城市道路交叉口,本文设计了一种基于数据预处理与聚类算法的道路交叉口精准识别方法。首先结合轨迹数据的特征,采用启发式滤波算法对原始数据进行清洗,剔除冗余点与异常点;然后依据车辆的运行规律,提出了一种分步式道路交叉口的提取算法,由此计算出疑似道路交叉口的特征点;最后利用层次密度聚类算法(HDBSCAN)对筛选过后的轨迹点进行聚类并提取质心,得到道路的交叉口,最终以成都市某日的出租车行驶轨迹为数据源,进行试验分析。结果表明,使用该算法提取交叉口,精确率达95.33%、召回率达82.11%、F值达88.46%,能有效且准确识别城市道路交叉口信息,在城市管理与交通规划中具有一定的应用价值。     

一种众源车载GPS轨迹大数据自适应滤选方法

基于同步高低精度GPS轨迹数据的空间特征和GPS误差分布原理,提出了一种众源GPS车载轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载GPS轨迹数据进行分割,以轨迹分割段作为基本滤选单元;然后通过对比轨迹分割段内GPS轨迹向量与其参考基线间的相似度,按照相似度与GPS定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明,该方法可以实现车载轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。     

运用GD-PBIBD编码的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GDPBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。     

高速铁路轨道控制网精密测量数据处理

高速铁路无砟轨道施工建设需要布设高精度的轨道控制网(CPIII),要求相邻点平面相对精度优于1mm,同精度复测较差优于3mm。本文针对轨道控制网测量工程的特点,提出一种适合轨道控制网精密测量数据的处理方法,并采用国内某客专的实测数据进行了分析验证。实验结果表明,采用本文提出的方法能有效提高轨道控制网的平差精度、可靠性和计算效能。     

面向等高线与河流冲突处理的多约束移位方法

本文针对等高线与河流的不一致性问题,以移位等高线匹配河流为出发点,提出一种对每个特征点动态确定仿射变换模型进行移位的方法。该方法综合考虑移位角度比例、地形特征点相对位置、局部形态的保持和变换等因素,对各特征点实时计算其位移的角度、位置和缩放变化等约束建立其移位模型。实验结果表明,本文提出的方法能够较好地实现等高线到河流的一致性改正,可有效解决等高线与河流数据的空间匹配问题。     

Integrated compression of vehicle spatio‐temporal trajectories under the road stroke network constraint

With fast growth of all kinds of trajectory datasets, how to effectively manage the trajectory data of moving objects has received a lot of attention. This study proposes a spatio‐temporal data integrated compression method of vehicle trajectories based on stroke paths coding compression under the road stroke network constraint. The road stroke network is first constructed according to the principle of continuous coherence in Gestalt psychology, and then two types of Huffman tree—a road strokes Huffman tree and a stroke paths Huffman tree—are built, based respectively on the importance function of road strokes and vehicle visiting frequency of stroke paths. After the vehicle trajectories are map matched to the spatial paths in the road network, the Huffman codes of the road strokes and stroke paths are used to compress the trajectory spatial paths. An opening window algorithm is used to simplify the trajectory temporal data depicted on a time–distance polyline by setting the maximum allowable speed difference as the threshold. Through analysis of the relative spatio‐temporal relationship between the preceding and latter feature tracking points, the spatio‐temporal data of the feature tracking points are all converted to binary codes together, accordingly achieving integrated compression of trajectory spatio‐temporal data. A series of comparative experiments between the proposed method and representative state‐of‐the‐art methods are carried out on a real massive taxi trajectory dataset from five aspects, and the experimental results indicate that our method has the highest compression ratio. Meanwhile, this method also has favorable performance in other aspects: compression and decompression time overhead, storage space overhead, and historical dataset training time overhead.     

一个从基于位置相关服务而收集的零星位置点中获取连续车辆轨迹的方法(英文)

The paper proposes an economical and fast algorithm for deriving trajectories from sporadic tracking points collected in location-based services (LBS). Although many traffic studies or applications can benefit from the derived trajectories, the sporadic tracking points are always implicitly overlooked by most of existing map-matching algorithms. The algorithm proposed in this paper finds network paths or trajectories traveled by vehicles through augmenting GPS data with odometer data. An odometer can provide data of traveled distance which are compared with the lengths of candidate network paths in order to find the most approximate network path approaching the trajectory of a vehicle. Tracking points are classified into anchor points and non-anchor points. The former are used to divide trajectories, and the latter screen candidate network paths. An elliptic selection zone and a reduction process are applied to the selection of possible road segments composing candidate network paths. A brute-force searching algorithm is developed to find candidate network paths and calculate their lengths. A two-step screening process is designed to select the final result from candidate network paths. Finally, a series of experiments are conducted to validate the proposed algorithm. Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.40701142), the Scientific Research Starting Foundation for Returned Overseas Chinese Scholars, Ministry of Education, China.     

语义知识支持的城市POI与道路网集成方法

提出一种基于POI与道路间语义关联的城市POI与道路网集成方法。首先利用POI的路名信息构建POI语义连接图,并识别和简化道路交叉口结构;然后结合POI与交叉点的连接路名信息进行POI与路网的特征点匹配;最后通过迭代方式实现POI与路网数据的位置集成。实验表明,本文方法能够将偏差较大的POI有效集成到道路网中,保证POI与导航路网间相对位置的准确性。     

星地跟踪网的导航卫星精密轨道确定及预报

针对区域跟踪网不能覆盖导航卫星全弧段从而导致卫星定轨精度低的问题,简述了导航卫星和低轨卫星联合定轨模型,然后利用星地跟踪网观测数据同时确定了低轨卫星和导航卫星精密轨道,并根据实验结果详细分析了低轨卫星在联合定轨中所起到的作用。计算结果表明,引入低轨卫星之后,全球网和区域网定轨精度分别平均提高了20.0%和44.3%,区域网6h和24h的轨道预报精度分别优于10cm、13cm,利用星地跟踪网观测数据联合定轨方案是一种提高定轨精度并削弱对地面站依赖性的有效方法。     

基于车载激光扫描数据的目标分类方法

车裁扫描系统可以获取建筑物、道路、隧道等城市物体的表面信息,非常适用于城市物体三维空间信息的快速有效获取。本文从激光扫描数据中进行建筑物特征提取,重点是车载激光扫描数据分类;设计了一种新的车载激光扫描数据分类和建筑物特征提取方法,此方法充分利用激光扫描数据的空间分布特征和城市环境中各种物体自身的几何特征,将所有数据点投影到水平格网中,对每个格网单元,计算其中所有数据点投影前高度值的最大值,根据此最大值来判定该格网单元中数据点的类别,从分类后的数据中提取建筑物特征。应用所设计的数据处理方法处理车载式三维信息采集系统采集的数据,分析得到了结果。     

小波变换在遥感影像道路特征提取中的应用

遥感影像中的信息提取一直是图像处理的研究热点之一,阐述了在道路特征提取方面的一些经验.鉴于小波变换是检测边缘的良好工具,并结合边界跟踪,最终成功完成了道路特征的提取.