一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法

交通流量是反映城市道路重要性以及城市道路在交通运输中发挥现实作用的重要指标。结合人类出行轨迹数据和路网数据,在充分考虑道路的几何特征(即长度、拓扑连接、分布密度、接近中心性和中介中心性)、属性特征(即道路等级)的基础上,进一步考虑道路长周期的周平均交通量这一衡量道路重要性的语义特征指标,提出了一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法。首先,根据格式塔准则的连续性和方向一致性构建道路选取的基元——stroke单元;在此基础上,统计这些stroke单元的几何特征、属性特征指标,并结合移动轨迹数据计算各stroke单元的周平均日交通量作为道路选取的语义特征指标。然后,探测不同特征指标的熵值变化以确定不同道路选取指标的权重,并定义道路重要性评价的综合指标,对城市路网进行综合选取。最后,采用武汉市路网数据和出租车轨迹数据对该方法进行验证。实验表明,该方法能够保持原始路网的连通性和整体路网骨架,同时选取结果能够刻画出发挥重要职能的路段,反映人们的出行规律特征。此外,该方法可以发现道路网中设计等级较高但是实际中使用率却很低的路段,可为道路网的评价与规划等应用提供参考。     

顾及道路目标stroke特征保持的路网自动综合方法

地图综合中道路网选取通常要考虑道路的属性等级、几何形状、分布密度、通达性等,常规方法只能顾及部分指标评价对象(弧段、节点或网眼)的重要性,在此基础上按照"资格"法线性选取,由于缺乏顾及道路网空间分布信息的有效手段,造成原有空间分布特征被破坏。本研究将描述道路完整地理意义的stroke特征引入选取过程中,提出一种顾及道路目标stroke特征保持的路网选取方法,即构建道路网stroke特征并评价重要性,在按stroke重要性线性选取的基础上增加约束条件,包括等级约束条件和空间邻近关系约束条件,从而将空间分布信息与属性、几何及拓扑信息有效地结合在一起。试验表明,该方法保留重要道路目标的同时,也较好地保持了原有空间分布特征。     

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。     

路段级导航属性信息挖掘

大量的自动或半自动道路提取方法如雨后春笋,但生成的产品通常缺乏导航属性信息,如路段的等级、限速等,制约“大路优先”“限速提醒”等智能导航服务。因此,本文以路段为分析单元,考虑上下游邻接路段强相关性,提出一种改进的路段等级、限速属性信息挖掘方法。首先进行轨迹、路网数据预处理,实现轨迹点与归属路段的连接。然后基于对数据和任务的认识进行多模态道路互补特征设计。最后顾及目标路段及其上下游邻接信息,利用随机森林开展面向路段的等级、限速信息分析。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征之后提高了路段等级、限速分类准确率。与仅顾及目标路段进行路段等级、限速分类相比,顾及空间邻接信息进行路段等级、限速分类效果更好。     

POI辅助下的道路选取

针对已有的道路选取方法主要考虑道路的几何和拓扑信息,而未考虑道路邻接的设施点对道路的重要性影响,该文利用POI数据,提出一种顾及道路的几何、拓扑和邻接设施点信息的道路选取方法.该方法借助德尔菲法为不同类型POI打分构建道路上下文特征指标,将其与描述道路结构特征的指标整合求得道路重要性值,进而按照方根模型选取排名在前的道路组成选取后的路网.实验结果表明本文方法选取的路网在保持了原始路网的整体结构、密度分布及连通性的同时,较好地顾及了道路上下文设施对道路重要性的影响.     

基于网眼密度的道路选取方法

道路数据中的网眼密度能反映局部区域的道路密集程度,通过确定目标尺度要求的密度阈值,比例尺缩小后能够标识出数据中需要取舍路段的网眼;循环剥离密度最大的网眼,利用反映路段重要性的参数及其优先级,渐进筛选出舍弃的路段,并完成与邻接网眼的合并;得到的选取结果保持了道路网在密度、拓扑、几何及语义方面的重要特征,从而提出一种新的道路选取方法。最后进行实验,验证该方法的有效性。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

融合几何和拓扑特征的道路类型识别方法

针对开放街道地图道路语义信息评估与改善方面的研究不足，提出了一种新的自动识别道路类型的方法。该方法基于道路的几何和拓扑特征，将道路弧段组织为Stroke,并提取出其几何拓扑特征。随后，通过监督学习训练随机森林分类器，建立了特征与道路类型之间的映射关系，从而实现了对道路类型的自动识别。在实验中，我们构建的道路类型识别模型的精度达到了81.20%,这证明了我们的方法是有效的。与支持向量机、逻辑回归和K最邻近算法相比，我们使用随机森林构建的道路类型识别模型表现最优。总的来说，本研究为评估和改进OSM道路语义信息提供了一种新的可能性，展示了利用道路几何和拓扑特征进行道路类型自动识别的潜力。     

利用街区面块拓扑构建道路网络的算法

道路交通网络是进行各种道路交通网络分析与可视化的基础。构建道路网络的常用方法是运用已有道路面矢量数据提取道路中心线,并自动生成道路网络。提出了一种根据街区面块拓扑关系自动构建道路网络的算法,首先,根据道路面求反得到街区面块并计算街区面块间的拓扑关系;然后,根据街区面块之间的拓扑关系自动建立道路网络拓扑关系;最后,计算路段(网络弧段)中心线和道路交叉口(节点)的几何位置,完成数字道路网络的构建。与以住算法不同,该算法将拓扑关系构建与中心线提取分开,直接由道路面原始数据构建网络拓扑关系,保证拓扑结构的准确性,且为道路中心线提取提供路段交叉口判别依据。实验表明,所提出算法较好地解决了已有算法在自动计算道路中心线时数据预处理复杂和道路面分割难以处理等问题。     

一种顾及道路复杂度的增量路网构建方法

针对传统路网采集和更新需要昂贵的实地测量以及大量的后续内业处理问题,提出了一种从大规模粗糙轨迹数据中自动生成路网的方法。该方法包含轨迹滤选和路网增量构建两步:第1步通过构建空间、时间、逻辑约束的规则模型,在消除数据中的噪音和冗余的同时,将原始轨迹进行合理分割,滤选形成规范轨迹集合;第2步基于信息熵计算轨迹点周围道路的复杂度,据此自动调节道路分割参数,不断将新产生的路段加入到路网,同时计算道路平均交通流量和速度等路况信息,遍历各规范轨迹的定位点重复以上处理过程,最终得到完整路网。通过昆明市200辆出租车采集的约6851万条轨迹数据进行路网构建试验,并与OpenStreetMap数据比较,证明了本文方法的有效性。与已有典型方法比较,本文方法能用更少节点提取更高质量的路网。     

顾及拓扑的室内薄壁三维模型重建方法

针对当前室内三维重建没有同时顾及内、外拓扑和建筑部件语义的问题,该文提出了一种顾及拓扑的室内三维薄壁模型重建方法。该方法在已有的二维数据基础上,利用"推拉"操作,直接生成保留语义的室内薄壁三维拓扑数据模型,并通过实验进行了验证。结果表明,该方法生成的三维模型保留了墙、门、窗等建筑部件,并顾及了内、外拓扑,能够快速生成室内薄壁三维模型,为室内导航、室内应急等应用提供了模型基础和方法借鉴。     

顾及速度与航向信息的轨迹匹配方法

现有轨迹匹配方法具有一定局限性,其匹配精度无法满足车辆导航定位的需求。针对拓扑匹配方法对于起始匹配位置的依赖性,提出了顾及速度与航向信息的轨迹匹配方法。该方法综合利用速度、距离和航向约束改进起始匹配路段和起始位置的判定,并通过后续时刻车辆的正确匹配位置修正起始位置,避免了传统拓扑匹配方法中起始位置匹配错误导致的误差传递累积,提高匹配路段的准确性。同时以起始位置为基础,速度与时间信息为约束确定匹配点。为验证所提方法的有效性,选取多条复杂程度各异的路线进行实验,并与现有的几何匹配方法和拓扑匹配方法进行比较。实验结果表明,该方法在不同复杂程度的城市路网下具有良好的匹配效果,准确率可达93.53%。在匹配准确率方面优于现有的两种方法,在匹配效率方面能满足定位导航的需求。     

多源道路智能选取的本体知识推理方法EI北大核心CSCD

大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。     

基于语义规则的高分辨率影像道路交叉口提取方法

为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。     

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。     

一种改进的道路网信息层次度量方法

针对现有道路网信息量层次度量方法大多侧重于度量道路网的几何特征和整体分布情况,而对其复杂网络特性方面的度量仍有局限性的问题,该文提出了一种基于复杂网络理论的道路网信息量层次度量方法。首先,通过综合考虑道路的几何特征和中心性特征,对其元素层次信息量进行度量;然后,利用集聚系数对邻域层次进行度量;最后,通过考虑路网的空间分布特性,利用网眼密度对整体层次进行度量。从元素、邻域以及整体3个层次出发,较好地顾及了道路网的局部和整体特征,使道路网信息的分层次度量更加合理有效。实验结果表明,本方法不仅能快速准确地挖掘出重要度高的道路,还能够较好地顾及路网的连通性和完整性。     

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。     

一种复合Voronoi几何特征的地标提取新方法

地标提取是空间认知与空间知识组织领域的研究热点之一。显著度量模型作为地标提取的主要方法,其原理是地物外观、结构与语义的加权评价。顾及地物的空间分布形态和几何特征,从地物Voronoi图出发,提出复合Voronoi生长元高度、Voronoi k阶邻域缝隙及Voronoi k阶邻域可视性特征的地标提取方法,意在探索从个体到邻域的地标几何特征反映。设计实验并与已有方法的提取结果进行对比分析,验证了方法的有效性;相对于地物属性特征,由Voronoi图蕴含的几何特征能够有效地表征地标,降低地标特征选择复杂度。     

顾及道路等级的几何信息量量测方法

几何信息量量测是地理信息量量测最重要的方面之一。本文在分析比较了常规几何信息量量测方法的基础上,从道路的等级信息出发,提出一种顾及道路等级信息的几何信息量测思想,并用加权熵和密度图等方法实现,实验证明这种顾及道路等级的几何信息量测能较准确反映道路的分布规律和不同等级的要素造成的信息量差别。     

顾及建筑物多细节层次的IFC和CityGML模型转换研究

针对现有三维地籍管理中难以有效利用已有建筑信息模型(BIM)数据的问题,提出一种顾及建筑物多细节层次的模型转换方法,结合三维地籍管理的应用需求,建立工业基础类(IFC)到城市地理标记语言(CityGML)的模型转换流程,解决转换过程中语义信息匹配、几何模型转换、要素关系构建的技术难点。实验表明,该方法能够兼顾三维不动产模型的精细化表达及产权信息展示,为三维不动产的多层次集成可视化及应用提供有效可靠的方法。