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。     

基于GPS车辆数据和图像配准的道路中心线提取

GPS车辆数据可提供详细的道路网信息,而它可能存在数据误差和冗余问题,可采用形态学处理中的细化操作得到近似道路中心线。针对细化操作得到的曲线弯曲度过大且存在孤立数据点、数据冗余等情况,以得到的近似道路中心线为基准线,利用霍夫变换获取图像配准的起始点,并结合图像配准得到平滑无冗余的道路中心线。以马鞍山车辆数据为例,实验结果表明,与细化操作相比,该方法在道路中心线提取质量上有了显著提高。     

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。     

一种基于OSM数据的道路更新方法

OSM作为开源的地理信息数据资源,与传统的人工实地测量、利用卫星遥感影像获取道路网信息的方法相比,成本更加低廉、获取更加方便,在基础地理信息道路网更新中具有较广阔的应用前景.本文以郑州城区的基础地理信息道路数据和OSM数据为研究对象,针对目前基础地理信息数据更新周期长、投入成本大的问题,探索了基于OSM数据更新道路的流程和方法,研究了同名实体匹配、道路变化检测等关键技术.实验结果表明,提出的方法能够有效更新基础地理信息道路网,具有较强的可操作性.     

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。     

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。     

城市道路网面域层次结构特征的识别与表达

层次性是道路网一个重要的空间结构特征,文中提出一种城市道路网面域层次结构特征的识别与表达方法。首先以路链为基本单元对道路网数据进行重新组织,选取连通度、接近度、中介度和长度对路链的结构特征重要性进行评价;然后以道路网眼作为表达道路网面域层次结构特征的基本单元,依据路链的属性等级、结构特征重要性以及视觉对称性原则,依次选取路链对道路网最大包络区域进行层次剖分从而获得其包含的各级层次道路网眼;最后利用二叉树模型对道路网眼之间的层次关系和邻接关系进行结构化表达。实验结果表明,所提方法能够完整提取出道路网包含的全部道路网眼并准确建立它们之间的空间关系,其结果能较好地反映道路网面域的层次结构特征。     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.     

道路网信息层次度量方法

针对目前以信息熵度量道路网信息方法存在的不合理、不准确的问题,该文提出一种基于空间认知的道路网信息层次度量方法。从地图空间信息产生的本质出发,结合空间信息认知的层次性特点,将道路网空间信息划分为3个层次:元素层次道路要素的几何形态信息、邻域层次邻接道路的空间关系信息、整体层次道路分布信息。依据各层次空间特征的多样性,分别建立3个层次空间特征的定量描述指标,计算基于各指标的几何形态信息、空间关系信息、道路分布信息。最后,通过实验分析验证了该方法的合理性。     

基于贝叶斯网络的高分辨率遥感影像城区道路检测方法

针对高分辨率遥感影像中的道路网检测的效果不甚理想的现状,提出一种基于贝叶斯网络的道路网检测方法。首先在已有GIS数据的引导下对遥感影像中的道路进行提取,得到大部分未变化的道路边缘信息及疑似道路边缘信息。接着利用贝叶斯网络对道路边缘信息进行判断与推理,从而提取出遥感影像中的道路网,同时得到道路网的变化信息。