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实时地图匹配技术在智能交通、自动驾驶等领域起着关键作用.现有实时地图匹配算法在高架、立交道路等复杂场景受到平行道路的干扰,匹配正确率较低.针对这一问题,本文提出了一种利用与车辆轨迹同步采集的图像对行驶场景进行分类,从而辅助城市复杂道路环境下地图匹配的方法.该方法在车辆靠近高架区域时利用图像对车辆行驶场景进行分类,结合车辆行驶方向、轨迹点与路段的距离、匹配路段邻接性等指标,对当前轨迹点进行实时匹配.以上海市三段高频采集的轨迹数据为例进行试验,使用匹配率、召回率、精确率等指标对结果进行精度评价.结果表明,本文方法的平均匹配率、召回率和精确率达到96.86％、97.17％、93.46％,优于传统实时匹配方法;对原始轨迹进行降采样后,匹配率、召回率、精确率等指标保持稳定.比较高架道路、立交等复杂场景的匹配效果,以及对比单点匹配耗时、延时和内存占用情况,本文方法均能保持较好的匹配结果. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
准确捕捉视觉注视方向可有效提高行人导航效率和安全性,由于现有注视方向估计方法无法满足行人导航对便携性的需求,由此提出了一种利用智能眼镜估计行人注视方向的模型。首先,利用尺度不变特征变换特征度量注视图像和街景视图的相似度;然后,根据行人和街景视图间的位置关系建立行人注视方向估计模型。实验选取两个校园场景中的28个测试点估计行人注视方向,结果表明,所提模型估计精度显著优于忽略位置关系的行人注视方向估计模型,且在相同场景中与行人位置变化无关。 相似文献
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针对街景图像数据提出一种图像数据隐私保护技术,研究了基于Ada Boost的人脸检测技术,针对街景图特点,引入肤色检测和眼睛定位技术来提高街景图像的检测速度和精确程度。同时,研究了基于Ada Boost的车牌检测技术,并结合街景图中车辆位置与车牌颜色特征来提高检测的精确程度。最后讨论了对人脸与车牌视觉内容的保护技术。 相似文献
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利用共享单车大数据的城市骑行热点范围提取 总被引：1，自引：0，他引：1
共享单车成为市民出行不可或缺的一种代步方式,也对城市交通运行管理和规划发展带来压力和挑战。本文利用Python程序获取了2017年9月20日ofo单车的全天候位置数据,通过Arc GIS传统分析工具进行了西安市用户骑行行为的时空间特征分析,提取了用户出行OD模型及城市骑行热点路段。结果发现,在城市轨道交通、城市产业分配、医院学校分布及时间维度的影响下,骑行存在不同空间特征。基于大数据分析提取热点,利用可视化表达数据集合与相关城市数据集综合分析,可为集中规划非机动车设施、更好地优化城市空间布局提供新思路。 相似文献
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在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87％,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38％. 相似文献
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针对行人在大型复杂建筑环境中的高精度和高可靠性室内定位需求,传统的基于视觉点特征方法易受环境纹理缺失、相机快速运动导致图像模糊而定位失效问题,提出了一种基于视觉点线特征与IMU紧耦合的行人室内 自主定位方法.在视觉惯导融合导航系统框架下,前端部分,在点特征基础上引入结构化建筑环境中丰富的线特征,并采取基于梯度密度过滤机制的改进线特征提取策略,剔除局部线特征密集区域;利用点线特征与IMU紧耦合优化机制提高行人位姿估计及定位的准确性和稳定性.通过利用EuRoC数据集和在实际楼道场景下的实验,特别是在弱纹理、光照变化等条件下实验,验证了所提方法进行行人室内定位的准确性和可行性. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
城市交通热点是居民出行活动的体现,通过出租车的移动轨迹可以分析城市交通运行状况。目前,相关研究主要集中于GPS采样数据的起讫点(origin destination,OD)估计模型以及轨迹流的提取分析算法,而对交通热点的交互作用和时空模式的研究还很少。以中国江苏省南京市的出租车GPS数据为研究对象,通过轨迹流提取和地图匹配,基于宏观基本图模型构建交通运行状况指标,利用数据挖掘技术分析交通热点时空模式。通过研究发现:(1)南京市交通在早晚高峰时拥堵最严重,并且休息日的交通运行状况要优于工作日;(2)在工作日,停车场和办公楼附近最拥堵;在休息日,商场和居民小区附近最拥堵;(3)交通热点的时空交互特征主要表现在交叉路口附近,并具有显著的时空聚集性差异。上述研究结果可为交通管理部门针对不同时段和路段的交通运行状况进行治理提供帮助,并为建立现代化综合交通运输体系提供依据。 相似文献
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及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。 相似文献
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街景地图概述
电子地图现在已经被广泛应用到各个领域,基于此的LBS应用和导航软件比比皆是.但是,目前的位置服务的方式还比较简单,只有定位、方向指向与路径描画等功能.这对于某些复杂路口、出入口或者难以图示的建筑,不能提供较为完备的信息.在这样的情况下,街景地图的出现弥补了这一缺憾.
街景地图是一种实景地图服务.为用户提供城市、街道或其他环境的360度全景图像,用户可以通过该服务获得如临其境的地图浏览体验.通过街景,只要坐在电脑前就可以真实的看到街道上的高清景象. 相似文献
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街景影像是感知城市物质环境的一种新型地理大数据。这种数据以人的视角详尽描绘了城市的可视环境,同时也隐性地表达了可视环境背后有关城市功能、社会经济和人类活动的信息。然而,传统的数字图像处理技术对街景影像的处理能力有限,不能高效地理解其中的语义信息。近年来,随着人工智能领域的不断发展,图像分析和机器学习方法取得了突破性的进展。以深度学习和计算机视觉为代表的前沿人工智能技术,为挖掘街景语义信息、理解和定量表达场所物质空间、建成环境的特征提供了强有力的支持。在此背景下,街景影像被广泛应用于地理学、城市规划等众多领域,并在此过程中出现了大量的新方法和新视角,为基于大数据的城市环境研究、人地关系研究、空间数据挖掘与知识发现研究提供了新的思路。本文综述了基于街景影像和人工智能技术的相关研究,从深度学习和计算机视觉两个方面对街景影像分析的支撑技术进行了梳理,并从场所物质空间量化、场所感知以及场所语义推测3个方面对街景影像研究的应用方向进行了总结,对其在发展过程中面临的数据稀疏性问题、分析方法的严谨性问题进行了归纳,同时讨论了未来研究的方向。 相似文献
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王重阳 《测绘与空间地理信息》2021,44(4):142-145
燃气管网及附属设施的统计分析,离不开行政区界数据,目前市区级的行政区界可通过网络地图获取,但街道级的行政区界数据大多数的网络地图并不提供。由于城市的快速发展,行政区范围在不断调整变化中,如果能获取时效性较高的街道级行政区界,会给燃气行业的科学管理带来较大的帮助。结合我公司现有纸质规划图,通过图像增强、去噪及图像分类技术提取市区及街道级行政区界数据,建立街道级燃气管网及附属设施的GIS数据库,运用克里金插值研究燃气低压管网的分布,探索GIS在燃气管网预测性分析方面的应用,为构建智慧燃气信息管理体系,提供了一种较好的解决方案。 相似文献
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从特大城市街区单元的道路环境问题入手,在明确了三维街景数据获取方式与特点的基础上,设计了基于三维街景数据的城市区域街区单元的评估模式。这种借助于倾斜摄影测量和车载移动设备的三维街景数据,将大大提高城市区域评估的效率和准确率,并高效扩大评估的范围。本文基于这种最新的城市区域评估模式,利用街区道路环境现状评估模型对北京市典型区域实现了街道环境的评估。通过对街区单元的道路环境现状评估结果发现,基于三维街景数据的特大城市街区单元道路环境现状评估模型对于提高评估效率和准确率具有大幅帮助。同时发现,北京市机动车占道、绿蔽缺乏、栏杆恶劣、街道失落的情况仍很严重,街区单元道路环境的改善任务仍很重。研究成果将为城市精细化管理和城市设计提供数据支撑,为城市形象改善提供坚实基础。 相似文献
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数据加密是信息科学中一个重要问题,它对于知识产权的保护、防止机密数据外流及情报的安全传递都有很重要的现实意义.文中提出一种利用图像携带加密数据的技术,将需要加密的数据隐藏到一幅图像文件中,而对宿主文件的效果影响甚微,并采用两种数据筛方法,即利用图像特征数据筛保持携密图像的带密位仍具有原始图像的特征,利用随机数筛消除加密数据的特征,从而有效地防止这类图像被识别与解密,为私有信息的存储与传递提供安全保障. 相似文献
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针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题，该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进，通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像，并对其进行饱和度增强，从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性，并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明，该文方法的定位精度优于其他两种算法，有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。 相似文献
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城市机动车的数量急剧增加给城市带来了严重的交通拥堵问题。为了缓解城市交通压力,本文提出一种城市热点路段的提取方法。该方法首先结合出租车轨迹数据,依据拓扑邻接的规则建立了空间权重矩阵;然后对各个路段交通量的全局相关性进行分析,并通过局部相关统计量提取了城市交通热点路段,对工作日不同时段内的交通热点路段分布进行了分析;最后通过VISSIM软件对已提取的热点路段进行仿真,得到待验证路段的热点路段隶属程度为0.512,从而表明该算法能够有效地提取城市交通的热点路段。 相似文献
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在恢复场景信息和相机运动时，传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合，以减少动态物体对定位结果的干扰。首先，构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割，获得语义图像；然后，从原始图像中提取特征点，并根据语义图像剔除动态物体特征点，保留静态物体特征点；最后，利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明，与传统方法相比，本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。 相似文献
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朱宁宁杨必胜陈驰董震 《测绘学报》2023,(2):218-229
目前,全景图像位置和姿态参数的解算多基于点特征,而场景中普遍存在的线特征尚未得到充分利用。本文提出一种点-线特征联合的全景图像位姿解算方法,不仅可用于点特征缺失场景中全景图像位姿参数的解算,而且在点特征充足的场景中可提高位姿解算的精度和稳健性。该方法中的线特征使用线上的任意两点表示,不要求全景图像和三维场景同名线上的选点具有对应关系,因而易于选取,具有极大的实用性。首先,使用直接线性变换构建点-线特征联合的全景图像位姿解算模型,并针对水平线和垂直线获取简化后的模型;然后,利用仿真道路场景,从特征点和线的不同组合方式及大姿态角两方面分析该模型的适用性,并通过人工引入不同类型及量级的点-线误差分析该模型的容差性;最后,将本文方法应用于全景图像与激光点云的融合,从理论和实践两方面证明点-线特征联合的位姿解算方法在精度、稳健性和容差性方面优于单纯的点特征解算方法。 相似文献
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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。 相似文献