历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

基于线要素动态化简的匹配算法比较与评价

矢量线要素数据来源多样,细节层次不一,限制了已有匹配算法正确率的提高,同时也给算法评价带来困难。化简可以减少线要素细节层次,提取其主要形态,据此提出一种基于线要素动态化简的匹配算法评价新方法。对不同匹配算法采用相同数据,在相同化简算法支撑下进行匹配,从而实现对不同匹配算法的评价。首先,阐述动态化简方法提取线要素主要形态的过程;其次,利用动态化简分别辅助4种已有匹配算法,获取每个匹配算法的最优匹配正确率;最后,将4种匹配算法的原始匹配结果与加入动态化简后的匹配结果进行对比,分析化简对匹配结果的影响,并把该影响运用到匹配算法的比较和评价中来。其中,1通过匹配正确率变化、误匹配等分析了匹配算法的数据适用性;2通过化简比例系数K变化时新增匹配数量的统计,评价了匹配算法对线要素局部细节的敏感程度并提出该指标的量化方法;3结合匹配算法采用的匹配相似度指标对其作出评价。     

顾及几何特征和拓扑连续性的道路网匹配方法

已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配.为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略.粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端...     

融合光度参数估计的单目直接法视觉里程计

针对单目直接法视觉里程计在光照变化大的场景下定位精度低、定位鲁棒性差的问题,文中提出一种融合光度参数估计的单目直接法视觉里程计.首先通过对图像帧进行特征匹配实现特征跟踪,建立起图像像素点之间的关联,接着利用非线性优化方法进行光度参数估计,然后在光度参数估计提供的光度参数先验信息的基础上对图像灰度值进行校正,最后利用校正...     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

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。     

基于光谱角匹配算法的水体信息提取研究

针对水体信息提取时,传统算法不能较好地解决山体阴影被误提为水体的问题,引入多用于高光谱数据处理的光谱角匹配算法,以Land-sat8 OLI(band1-band7)为数据源,以黄河小浪底水库周边区域为实验区,开展水体信息提取研究,结果显示:水体指数法和波段关系提取的结果中有大量的山体阴影信息,提取精度不超过30%,而光谱角匹配法提取结果受阴影的影响较小,提取精度在99%以上。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。     

相对仿射变换自适应模拟下的ASIFT宽基线立体匹配研究!

目的 针对Affine-SIFT(ASIFT)穷举模拟影像匹配带来的海量特征描述符提取以及高维距离计算问题,本文提出了一种自适应选取最优仿射变换集以大幅减少模拟影像数量,进而提高 ASIFT宽基线立体影像匹配效率的方法,并就其中单应性下的相对仿射变换模拟、渐进式匹配搜索与模型参数估计以及最优仿射变换集的确定等关键问题进行了阐述。实验表明,本方法较好地兼顾了 ASIFT宽基线立体影像匹配的稳健性与效率,具有实用价值。