结合引力场理论的道路自动选取方法

针对复杂网络模型被广泛应用于道路选取的研究中,少有方法顾及道路网对偶图中多级邻居节点的影响,导致对道路的重要性评价缺乏准确性和可靠性的问题。该文将道路网对偶图节点的结构特征值视作质量,将节点间的最短距离视作距离,结合引力场方程实现道路自动选取,较好地将道路网对偶图中多级邻居节点的影响纳入到道路重要性的计算中,从而实现对道路重要性的准确评估。通过对兰州市城关区的路网进行实验,结果表明本文方法所选取的路网较好地保持了原始道路网的整体结构、覆盖范围、密度分布、拓扑特征和连通性。     

基于路段重要度评价的道路网自动制图综合研究

道路网自动综合是GIS研究的重要基础理论问题。顾及道路重要性对路网制图综合的影响,采用基于对偶拓扑的复杂网络理论构建城市路网对偶拓扑模型,并基于该路网模型建立路段重要度评价方法,进而提出一种基于路段重要度评价的路网自动制图综合方法。实验表明,该方法能够有效地完成不同比例尺下路网的自动综合。     

对偶图节点重要度的道路网自动选取方法

采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的复杂交通网络,通过引入m阶邻居节点概念,考虑复杂交通网络中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义了节点重要度评价模型,进而提出一种基于m阶邻居节点重要度贡献的道路网自动选取方法,并基于网络最小规模原则保持选取道路的连通性。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持了原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。     

结合轨迹数据的混合多特征道路网选取方法

道路网选取是制图综合的重要内容,针对现有方法仅考虑道路网静态特征等问题,提出了一种结合轨迹数据的混合多特征选取方法。首先以stroke为基本选取单元,构建对偶图来描述路网的结构关系,采用长度、连通度、接近度和中介度等指标对道路的静态特征进行评价;然后结合轨迹数据特点,采用车流量、车辆速度和道路交叉口附近的车辆密度等指标对道路的动态特征进行评价;最后利用基于相互关系准则的标准重要性方法计算得到各指标的权值及各道路的综合重要性值。同时引入线Voronoi图对道路进行划分,得到道路的密度特征值,并将其作为道路网选取的约束指标。实验结果表明,所提方法能够保持道路的整体结构,同时顾及道路的连通性和密度分布,而且结合了轨迹数据的动态交通特性,选取结果符合实际情况,具有一定的实用性。     

图卷积神经网络在道路网选取中的应用

针对传统道路网重要度评价模型忽略邻居节点对道路重要度影响等问题,该文提出了基于图卷积神经网络的选取方法。该方法将道路选取问题作为道路图节点的二类分类问题,从谱域空间的角度构建了图卷积算子,采用邻居节点随机采样的方式来固定节点局部结构,将道路节点的度、接近中心性、中介中心性和stroke长度作为节点特征输入至图卷积神经网络,并输出道路节点的分类,最终完成道路网的选取。实验结果表明,该方法选取效果较好、效率较高。     

结合矢量引导的高分辨率遥感影像道路自动提取

从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要的现实意义。针对现有影像分类方法无法直接获取高精度道路网信息及自动化程度低的问题,本文提出了一种基于OSM(OpenStreetMap)矢量路网辅助的道路提取方法,实现了对高分辨率遥感影像道路快速精确的自动提取。首先,采用灰度形态学的腐蚀、膨胀及开闭操作对遥感影像进行预处理;然后通过OSM路网提供的先验信息,对模糊C均值算法进行改进,并将输入的遥感影像粗分为3类;接着以粗分类结果作为分类特征,通过OSM矢量路网自动获取道路样本,使用支持向量机进行精分类,并采用粒子群优化算法选取最优分类参数;最后对分类结果进行形态学后处理,得到精确的道路网信息。利用两组Google Earth影像进行试验,结果表明,本文算法在道路网提取精度上要优于对比算法。     

车辆轨迹信息的道路属性粗糙集定权模型

针对利用道路自身属性来计算重要度,并进行道路选取时产生的路网不连通、道路悬挂等问题,该文提出一种新的道路属性定权模型。结合轨迹大数据与道路自身属性,以路段为基本单位,选取道路长度、连通度、网络密度、车流量、平均车速、偏好系数6项属性作为道路重要性的衡量指标,采用基于牵引程度的离散化方法,实现指标数据的离散化,利用粗糙集确定属性权重。基于武汉市车辆的轨迹数据和道路数据的实验结果表明,该文模型计算得到的重要性值更符合实际情况,以该重要性进行道路选取时,有效地解决了路网中一些道路由于自身属性较小,使得重要度计算较小,导致道路选取时被舍弃,产生的路网不连通、道路悬挂等问题。     

利用路段分类识别复杂道路交叉口

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图(OpenStreetMap)数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。     

基于Dijkstra算法改进的海量数据最优路径计算方法研究与实现

针对传统Dijkstra算法在应用中存在的不足,提出一种面向海量数据的基于传统Dijkstra算法的最优路径搜索方法,以避免大量无用节点参与计算,严重制约计算效率。通过对路网关系制表来表达节点与路段的关系,解决使用相邻矩阵计算量大的问题。此外,利用监测得到的实时速度进行加权,实现最短时间路径的计算。     

路网更新的轨迹-地图匹配方法

全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。     

利用路段连接图识别道路网中的格网模式

提出一种基于路段连接图的格网模式识别方法.该方法以路段连接对作为研究的基本单元,以节点路段为点,路段的连接为边用路段连接图表达道路网.将在道路网中识别格网转化为在路段连接图中搜索格网回路.提出了描述路段连接对几何与连接关系的5个参量,用于筛选图中符合格网特点的节点和边.设计了图搜索的约束条件,使用广度优先遍历搜索连接关...     

车载导航系统中顾及道路转向限制的弧段Dijkstra算法

路径规划作为组成车载导航系统的核心模块,其效率对整个系统有着至关重要的影响,传统路径规划常用的Dijkstra算法是根据道路“有向图”中的节点进行计算,相关的交通属性附加在道路节点上,事实上,道路转向限制不仅与节点（交叉口）有关,而且与相连的2条道路弧段有关,若要用节点表达道路转向限制,需要把2条弧段间的转向关系转换为相邻的3个节点之间的关系。这种转换增大存储空间和转换时间的开销,还增加了搜索的复杂度。为了解决这一问题,提出将原来附属于节点上的转向关系转移到相应的弧段上,用节点-弧段关系表达网络的连通性,用弧段-弧段转向关系表达交叉路口的转向限制,在此基础上,提出了一种顾及导航转向限制的弧段Dijkstra算法,试验表明,该算法能够有效地进行顾及道路转向限制的路径规划。     

基于对偶拓扑结构的路网路段重要性评估方法

现有的路网路段重要性评估方法考虑的是路网中的路段的统计特性或路网的局部结构对重要性的影响。在路段的重要性与路网的全体路段相关联的基础上,提出m阶邻居节点的复杂路网路段重要度评估方法。为验证算法的有效性,实验仿真采用成都市路网的对偶拓扑结构,在1 484个路段中提取10条关键路径对评估方法进行验证。评估结果显示:与度值法、介数法相比,该方法能显著地区分复杂路网中路段之间的重要性差异,准确地确定网络中的关键路径,具有更高的评估准确性。     

A Hybrid Link‐Node Approach for Finding Shortest Paths in Road Networks with Turn Restrictions

Turn restrictions, such as ‘no left turn’ or ‘no U‐turn’, are commonly encountered in real road networks. These turn restrictions must be explicitly considered in the shortest path problem and ignoring them may lead to infeasible paths. In the present study, a hybrid link‐node Dijkstra's (HLND) algorithm is proposed to exactly solve the shortest path problem in road networks with turn restrictions. A new hybrid link–node labelling approach is devised by using a link–based labelling strategy at restricted nodes with turn restrictions, and a node‐based labelling strategy at unrestricted nodes without turn restrictions. Computational results for several real road networks show that the proposed HLND algorithm obtains the same optimal results as the link‐based Dijkstra's algorithm, while having a similar computational performance to the classical node‐based Dijkstra's algorithm.     

一种自身全局最优的道路网Stroke生成方法

Stroke在道路网研究中发挥着重要作用,目前Stroke连接策略大多限于局部,对Stroke的全局表现考虑不足。针对以上不足,本文提出了一种自身全局最优的道路网Stroke生成方法,以起始路段为根结点,以连接规则为约束构建Stroke树,并通过随机森林算法投票选出每棵树的最优Stroke。经试验验证,自身全局最优的道路网Stroke生成方法在视觉认知和网络功能方面的表现均优于自身适合策略、自身最大适合策略及每对最大适合策略。     

基于复杂网络理论的城市道路网络自动综合方法

道路网络自动综合是地图综合的主要研究课题。本文通过引入对偶拓扑理论建立了城市道路网络的对偶拓扑结构,并将道路的重要性表达为路网中所有道路的重要度贡献的总和,进而提出了一种道路网络自动综合方法。实验表明,本文方法可以较为合理地选取路网中相对重要的道路,所选路网保持了原始路网的整体形态及拓扑连通。     

市政排水管网节点汇水面积自动化计算的方法和应用

针对排水管网节点汇水面积的自动化计算问题,提出了将排水管网图转化为有向图,首先运用图论中的广度优先搜索算法得到任意指定节点的上游节点,然后计算其上游节点各关联边,最后根据上游节点及其关联边的汇水面积得到该节点总的汇水面积的方法。