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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
道路网中的Stroke是根据"好的连续性规律"将路段连接形成的道路链。生成Stroke通常作为道路网综合、拓扑分析、示意性地图生成、模式识别等研究的首要步骤。本文对自身最大适合策略进行了两个方面的改进:第一,根据路段重要性来规定路段处理的顺序,而不是对路段进行随机处理;第二,对"最大适合"的概念进行了扩展,定义满足连接条件且最重要的路段为其"最大适合"的路段,而非转折角最小的路段。以深圳市1∶1万道路网为实验数据进行了实验,从视觉认知与网络功能两个方面进行了评价。结果表明:(1)由改进的自身最大适合策略生成的Stroke一般而言是确定的;(2)在视觉认知方面,改进的自身最大适合策略比每对最大适合策略更易形成较长并具有全局性的Stroke;(3)在网络功能方面,就平均水平而言,改进的自身最大适合策略优于每对最大适合策略、自身最大适合策略和自身适合策略;就单次结果而言,改进的自身最大适合策略次于自身最大适合策略和自身适合策略的最优解。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(6)
地理空间信息时刻处于变化之中,道路网变化尤其明显。如何确保道路数据的现势性成为重要研究课题。每条道路往往由多条弧段组成,目前的匹配算法大多对离散弧段单独匹配,而没有把每条道路作为一个整体进行匹配,导致即使是同一条道路,往往也存在局部匹配错误的情形。本文提出了基于Stroke层次结构模型的城市道路网匹配新方法。该方法采用Stroke技术把离散的道路弧段构建为完整的道路,亦即Stroke;进一步对Stroke进行分类分级,进而构建不同层次Stroke之间的关联匹配准则;最后采取由高等级Stroke到低等级Stroke逐级匹配、并以高等级Stroke约束较低等级Stroke匹配的方法与顺序,依次完成整个道路网之间的匹配过程。该算法的优势在于:把离散的道路弧段转化为整条Stroke进行整体匹配,避免了局部因素的影响;以高等级Stroke约束较低等级Stroke匹配,层层约束,算法运算效率与匹配正确率显著提高。 相似文献
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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。 相似文献
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全局寻优的矢量道路网自动匹配方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
对道路之间存在1:N匹配关系的矢量道路网自动匹配问题进行研究.针对现有方法中大多数是基于局部寻优策略来寻找匹配道路,当同名道路存在较大距离偏差.又存在1:N匹配关系时,很容易导致误匹配的问题,改局部寻优策略为全局寻优策略,通过综合利用道路结点和道路弧段的特征信息,建立道路网匹配的最优化模型,并利用概率松弛法求解最优解,从而获得道路结点的匹配关系,以此为基础再获得道路弧段之间的匹配关系.试验表明:本文方法更具全局一致性,具有较高的准确率;即使在同名道路存在较大位置偏差甚至是非均匀偏差时,也可取得较为满意的结果,避免各种局部寻优方法难以准确设定权值的难题. 相似文献
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本文针对多基线极化干涉SAR数据,提出了面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法。该方法将多景全极化干涉影像联合在一起,构建多基线极化相干矩阵,由多基线最优相干准则指导,求解全局条件下的最优干涉图。该方法可以有效降低多基线干涉中散射中心不一致对干涉相位影响,从而提高干涉相位的精度和可靠性,并提高最终获取DEM的精度。利用国产X-SAR系统和德国E-SAR系统获取的多基线全极化数据进行全局最优相干方法试验,利用多基线极化最优相干方法生成全局条件下的最优干涉图,依据多基线高程反演方法计算目标高程,验证了本文提出的方法的有效性。 相似文献
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街道选取是城市大比例尺地图综合的重要研究内容。提出了基于熵的多属性决策方法进行街道选取。首先,对离散街道弧段通过Stroke构建方法进行连接处理,将弧段连接成的Stroke作为选取单元;其次,根据街区概括的一般原则,选定若干评价指标,定量评价Stroke重要性资格;最后,利用方根模型计算街道选取数量,完成街道定额选取,最终实现街区形状概括。该方法把属性和几何方法的结合,将几何因素的考量内化于属性,可避免赋权的主观性,提高其客观性和准确性。实验验证了本方法的科学性。 相似文献
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最大集团图搜索法用于关系结构约束的全局等高线断线连接 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了关系结构约束的全局等高线断线连接的最大集团图搜索法的原理与实现途径，实验中与局部断线连接方法作了对比实验。结果表明：全局连接具有自动纠错效果，具有更高的正确连接率。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种顾及结构和几何特征的道路网自动选取方法。综合考虑道路的度中心性、集聚系数和路划的几何长度等道路选取影响因素,提出一种道路重要性评价方法。实验结果表明,本文方法能够很好地保持选取道路网的整体与局部结构、拓扑结构以及路网连通性。基于该方法,由大比例尺地图选取出的小比例尺地图与相应标准比例尺地图保持较高的一致性,表明该方法是稳定可靠的。 相似文献
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室内路网模型作为室内导航研究的基础,如何自动生成室内路网模型成为近年的研究热点。对于目前自动路网模型研究中出现的复杂环境适应度不够的问题,本文提出了一种室内楼层平面路网模型的自动提取方法。它将室内空间分为公共空间和专属空间两类,从而形成公共空间路径和专属空间路径,并用转换点将两类路径进行衔接;最终利用提取的公共空间路径、专属空间路径和连接路径构成楼层平面导航路网模型。基于此方法,将某学校教学楼一层建筑平面图生成平面自动路网模型,并从路径完整度、准确度及寻路情况3个方面与手动路网模型进行了对比分析,其表现良好。 相似文献
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本文提出了一种基于多准则融合的地图匹配算法,该算法运用信任理论融合了多种评价准则并对匹配过程中的道路选择进行了综合评价。首先,利用车辆定位的当前和历史信息建立了邻近准则、夹角准则和历史轨迹邻近准则。然后,运用D-S证据组合规则,将三种评价准则进行融合应用于道路选择过程中。最后,借助连通性准则对融合的最终结果进行修正,提高了算法的精度。仿真结果表明,对于简单和复杂路网,该算法都能提供较高的匹配精度,识别出车辆行驶的道路。 相似文献
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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。 相似文献
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Integrated compression of vehicle spatio‐temporal trajectories under the road stroke network constraint 
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下载免费PDF全文 With fast growth of all kinds of trajectory datasets, how to effectively manage the trajectory data of moving objects has received a lot of attention. This study proposes a spatio‐temporal data integrated compression method of vehicle trajectories based on stroke paths coding compression under the road stroke network constraint. The road stroke network is first constructed according to the principle of continuous coherence in Gestalt psychology, and then two types of Huffman tree—a road strokes Huffman tree and a stroke paths Huffman tree—are built, based respectively on the importance function of road strokes and vehicle visiting frequency of stroke paths. After the vehicle trajectories are map matched to the spatial paths in the road network, the Huffman codes of the road strokes and stroke paths are used to compress the trajectory spatial paths. An opening window algorithm is used to simplify the trajectory temporal data depicted on a time–distance polyline by setting the maximum allowable speed difference as the threshold. Through analysis of the relative spatio‐temporal relationship between the preceding and latter feature tracking points, the spatio‐temporal data of the feature tracking points are all converted to binary codes together, accordingly achieving integrated compression of trajectory spatio‐temporal data. A series of comparative experiments between the proposed method and representative state‐of‐the‐art methods are carried out on a real massive taxi trajectory dataset from five aspects, and the experimental results indicate that our method has the highest compression ratio. Meanwhile, this method also has favorable performance in other aspects: compression and decompression time overhead, storage space overhead, and historical dataset training time overhead. 相似文献
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针对VGI数据中检测更新的问题,该文提出基于径向基函数的神经网络自动匹配算法。通过选取路段的距离、方向、形状和长度4个空间特征的相似度作为衡量路段是否匹配的指标。考虑到4个空间特征指标对匹配的影响力不同,在RBF(radial basis function)神经网络中的隐含层对基函数引入粒度拉伸因子,使径向对称的RBF顾及各向异性。同时对输出层在线性加权求和函数的基础上引入sigmoid函数,使计算结果(路段的匹配度值)归一化。该算法对数据质量较差的VGI路网具有很好的匹配能力,与BP神经网络相比,RBF神经网络在地图匹配中具有更好的匹配效率。 相似文献
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道路网变化较快,对其匹配和更新受到广泛关注。目前道路网匹配算法多集中于离散弧段间的匹配,匹配整体性不强,匹配精度不高。本文在分析道路匹配关系的基础上,借鉴人类认知客观世界从整体到局部的思想,对离散道路弧段通过Stroke模型进行聚合处理,然后采用线、面相对位置关系探测候选匹配集,进行道路筛选及整体匹配。针对当前匹配方法中各相似权值确定较为随意的问题,本文在分析各相似指标关系的基础上,借鉴层次分析法中的决策思维方式,对道路网匹配中的各相似指标进行定性和定量分析,并自动分配权值,进而根据获得的整体相似度来自动匹配。实验结果表明,采用层次分析法进行道路网整体匹配,可有效提高匹配效率、正确率及自动化水平。 相似文献
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道路选取是根据比例尺的要求,在道路网中保留相对重要道路、舍弃相对次要道路的地图综合操作。从概念层和操作层对两种不同的道路选取策略进行了比较。一种是删除后更新策略,即删除一条道路后更新其他道路的重要度;另一种是删除后不更新策略,即删除一条道路后不更新其他道路的重要度。以常用的stroke重要度排序法为道路选取方法,运用长度、连通度、接近度和中介度的加权来描述道路的重要度,采用相似性、误删率、漏删率等定量指标以及定性的目视判别评价选取结果。以深圳市1∶1万道路网和1∶5万道路网作为研究数据进行了实验。理论上删除后更新策略优于删除后不更新策略,然而实证表明删除后不更新策略在常用定量评价指标上优于删除后更新策略,在定性评价方面则各有优劣。 相似文献
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路网更新的轨迹-地图匹配方法 总被引：2，自引：2，他引：0
全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。 相似文献