车辆轨迹与遥感影像多层次融合的道路交叉口识别

交叉口是构成道路网络的基础与核心要素,起到了连接道路和承载转向的重要作用.在城市路网中,交叉口不仅数量众多、形态多样,而且结构复杂、大小不一.单一数据源对于道路交叉口的描述能力有限,难以做到道路交叉口的全面、精确识别.为此,本文设计了一种从车辆轨迹与遥感影像中识别道路交叉口的多元集成方法.首先,集成形态学处理、密度峰值聚类与张量投票提取种子交叉口,将其作为小样本集;然后,据此采用协同训练机制,分别构建基于深度卷积网络,面向车辆轨迹与遥感影像的交叉口分类器;最后,综合两模型优点,形成道路交叉口的集成分类模型.本文方法在多个层次上融合车辆轨迹与遥感影像关于交叉口的互补性描述特征,提出半监督式交叉口提取技术,无须人工标注即可有效识别复杂多样的道路交叉口.基于武汉市出租车轨迹和遥感影像的试验表明,本文方法在无人工标注样本的前提下,道路交叉口提取的准确率超过93％,召回率达到87％.

Road intersection recognition based on a multi-level fusion of vehicle trajectory and remote sensing image