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浮动车数据(Floating Car Data,FCD)已广泛应用于城市规划、智能交通系统中,其中地图匹配一直以来都是浮动车数据应用的技术难点。本文在已有地图匹配算法的基础上,提出了基于点序列和要素加权法的地图匹配模型,不仅考虑了当前GPS点的信息,同时也考虑了GPS数据的历史信息和道路网的拓扑结构,从空间关系上分析车辆行驶轨迹和道路的相似性。作者通过上海市出租车轨迹数据对算法进行验证,结果表明:该匹配模型解决了已有地图匹配算法的一些弊端,并且提高了地图匹配的精度,具有高效、实用的特点。 相似文献
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分析了GPS误差来源,并提出了相应的处理办法;融合电子地图中的道路数据和GPS所提供的定位数据的地图匹配算法,可以有效地提高车辆导航的定位精度.在分析各种地图匹配算法基础上,提出了一种实用的地图匹配方法,并且在实践中得到了验证. 相似文献
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车辆导航系统中定位数据处理和地图匹配技术 总被引:11,自引:1,他引:11
分析了GPS误差来源,并提出了相应的处理办法;融合电子地图中的道路数据和GPS所提供的定位数据的地图匹配算法,可以有效地提高车辆导航的定位精度。在分析各种地图匹配算法基础上,提出了一种实用的地图匹配方法,并且在实践中得到了验证。 相似文献
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针对高度城市化地区存在的复杂道路网络环境下,如何高效地进行车辆轨迹数据的地图匹配问题,该文提出了一种针对复杂道路网络的车辆轨迹数据地图匹配算法。该算法以车辆轨迹序列为匹配对象,通过环形轨迹的识别把车辆轨迹序列划分为无环路轨迹段,并用道路拓扑关系来计算轨迹序列的最优匹配路线,实现在复杂道路网络中的车辆轨迹数据地图匹配。为了验证本算法的性能,以上海市道路网络为实验区,以约1.3万辆出租车在2015年4月的轨迹数据为数据源,进行实证研究。实验结果显示,该文提出的地图匹配算法在复杂的道路网络中有较高的匹配成功率和匹配效率。 相似文献
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地图扫描数字化中的地图自动定向方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出并实现了二值图像上十字交点的沿线匹配算法,发展了一种根据相关位置自动识别图廓点,进而计算图像坐标系和大地坐标系之间变换参数的方法,实现了地图定向的自动化。实验表明,文中所述的地图定向方法在提高自动化程度的同时,也提高了地图定向的精度。 相似文献
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针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。 相似文献
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浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
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道路网多特征匹配优化算法 总被引:1,自引:1,他引:0
同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。 相似文献
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利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配 总被引:1,自引:1,他引:0
喀斯特地区地形复杂,无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率,本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟;然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述,并获得原始影像的特征点和描述符;最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配,进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究,并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明,对喀斯特地区无人机影像匹配而言,与ASIFT算法相比,在保持相当匹配正确率的情况下,基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右,可以较大幅度地减少匹配总耗时;与AKAZE算法相比,基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数,本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法,更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。 相似文献
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针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。 相似文献
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剖面匹配在道路提取中得到了广泛的应用,但现有的相关文献中普遍利用数学模型模拟道路轨迹、利用最小二乘剖面匹配的结果进一步修正数学模型预测的道路点的方法,这种方法与实际的路况有较大的差别。本文中,用户初始化后获得道路的起始点、前进方向、道路的宽度和模板剖面。通过将模板剖面沿道路前进方向平移和旋转生成一系列目标剖面,求目标剖面与模板剖面的灰度差的平方和,在求平方和时给剖面的道路部分更多权重,最小的平方和对应的目标剖面的中点为最精确的道路点,迭代上述步骤追踪道路轨迹。经试验证明,改进的剖面匹配算子是一种稳健高效的道路追踪算法。 相似文献
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针对目前传统图像匹配算法在复杂环境下存在误匹配点对过多、稳健性较差等问题,本文提出一种基于改进FAST的特征点提取,结合对立颜色特征的图像匹配算法。首先,利用改进FAST算法提取的角点作为特征点,结合改进的Opponent SIFT算法对特征点进行描述;然后,使用基于字符定位算法对提取的特征点对进行粗匹配,降低整体匹配过程中特征点对误匹配的风险。最后,为了规避因RANSAC算法易陷入局部最优解而导致正确点对被误剔除的问题,运用向量场一致性替代RANSAC进行提纯,降低误匹配率。通过对比试验表明,改进算法匹配准确率均大于91%,且对差异变化具有较好的稳健性、适应性。 相似文献
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道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。 相似文献