基于路网拓扑层次性表达的驾车路径规划方法

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。     

基于Android的电力规划信息系统设计与实现

智能移动终端的飞速发展为电力规划信息在移动平台的展示提供了新的机遇。本文针对离线式移动GIS的特点和优势,结合电力信息系统移动客户端的建设情况,从移动GIS的架构、应用模式、数据组织方案、移动GIS关键技术及实现等方面进行了探讨建立一个基于Android的电力规划信息系统。     

基于车辆导航的路径分析与应用

在目前前的车辆自导航系统（VANS）中,普遍存在着路径分析功能不强的问题,本文围绕这个问题,从其相关技术方面进行了研究,并通过实例进行了验证。     

面向室内导航的分层认知路网优化方法

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。     

嵌入式GIS中多尺度道路网路径规划方法的研究

针对大区域路径规划问题,论述了道路层次划分模型和多尺度道路网数据库的建立,提出了构建多级道路网拓扑结构的方法,利用层次空间推理和改进的启发式A*算法进行最优路径的选取。     

基于Android的室内增强现实系统的实现

针对目前人们在大型室内建筑中难以进行自我定位、易于迷失方向,不能很快到达目的地的问题,本文结合增强现实具有虚实结合、补充现实的特点,设计并实现了基于Android移动端的室内增强现实系统。该系统通过移动设备的摄像头不仅可以看到现实的场景,更重要的是补充视景方向的详细信息,从而使用户动态了解周边环境,并以简洁的方向引导解决人们在大型室内环境中定位难、寻路难、寻找目标难的问题。并通过在上海百联中环购物广场进行本系统的实际应用试验,验证该系统的有效性。     

基于Flex技术的应急地理信息服务系统设计与实现

应急地理信息服务系统具有数据量大、结构复杂、对信息实时性要求高等特点.随着计算机与网络的发展,如何利用信息化的手段,更加快速高效地处理各种应急事件变得越来越重要.一直以来,由于Web技术的局限性,很难将应急地理信息服务系统作为Web应用来发布.但是,随着WebGIS,Flex,JavaEE等技术的产生和发展,Web应用的功能越来越强大,并且已经在很多领域逐渐取代了桌面应用.针对应急地理信息服务系统的要求与特点,综合以上技术,提出了一种基于Flex技术的应急地理信息服务系统设计方案,并在项目中进行实现.结果表明,应用这种系统架构可以提高系统的开发部署效率,满足系统扩展性和维护性的要求,同时具有丰富的用户体验和人机交互.     

基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析

 城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。     

基于.NET的插件式GIS应用框架设计与实现

随着软件功能需求的增长,良好的体系架构能够保证在原有软件改动最小的基础上扩展软件功能,框架＋插件的软件架构为此提供了一种解决方案。框架＋插件的软件架构将软件分为宿主程序和插件两部分,两者之间通过接口协议进行通信,通过新增插件以及扩展原有插件的方法来完成软件功能的扩展及重用。针对这种软件架构在GIS领域中的应用,本文以.NET为开发平台,分析了利用其反射和委托机制进行插件动态加载管理及插件调用的实现方法,为插件式GIS应用框架的实现提供了一种解决思路。     

基于RBF神经网络的OSM道路网智能选取

针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Propagation)神经网络算法的效果有所提高。