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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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出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。 相似文献
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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。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
基于车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,传统方法面临着轨迹数据源要求高、道路提取算法复杂、不同道路提取模型参数适应性不强等问题。针对以上问题,提出基于条件生成式对抗网络的轨迹地图向道路地图转换的轨迹-道路转换方法。该方法以轨迹数据与道路数据的对应关系为先验知识,通过"生成-博弈"的不断循环逐渐逼近最优结果,学习优化条件生成式对抗网络模型参数。首先将轨迹数据栅格化处理,然后基于样本数据学习优化条件生成式对抗网络参数,最后将训练好的模型应用到整个实验区域提取道路数据,发现所提方法可以有效地发现新增道路;同时将训练好的轨迹-道路转换模型与栅格化道路提取方法对比,发现所提方法在轨迹稀疏稠密区域都有更强的轨迹数据适应性,且生成的道路精确率更高。 相似文献
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为实现从低频轨迹数据中提取城市道路交叉口,本文设计了一种基于数据预处理与聚类算法的道路交叉口精准识别方法。首先结合轨迹数据的特征,采用启发式滤波算法对原始数据进行清洗,剔除冗余点与异常点;然后依据车辆的运行规律,提出了一种分步式道路交叉口的提取算法,由此计算出疑似道路交叉口的特征点;最后利用层次密度聚类算法(HDBSCAN)对筛选过后的轨迹点进行聚类并提取质心,得到道路的交叉口,最终以成都市某日的出租车行驶轨迹为数据源,进行试验分析。结果表明,使用该算法提取交叉口,精确率达95.33%、召回率达82.11%、F值达88.46%,能有效且准确识别城市道路交叉口信息,在城市管理与交通规划中具有一定的应用价值。 相似文献
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运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界 总被引：2，自引：2，他引：0
运用众源车辆轨迹数据提取道路信息需要解决轨迹点采样稀疏、高噪音、密度差异大等问题。为此,本文提出一种运用约束Delaunay三角网从车辆轨迹线集中提取道路边界的方法。首先,通过三角形边长度和Voronoi面积等几何特征表达轨迹点分布的聚集性差异,并将这两种不同几何维数的控制条件集成建立道路边界识别模型,运用"种子点"区域扩展方法实现道路边界的精确提取。最后,运用北京市出租车GPS轨迹进行试验,结果表明该方法适于车辆分布频率悬殊、时间跨度不同、道路网结构复杂的轨迹线数据处理。 相似文献
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针对当前在精细识别道路拥堵时空范围方面研究的不足,提出一种利用GPS轨迹的二次聚类方法,通过快速识别大批量在时间、空间上差异较小且速度相近的轨迹段,反映出道路交通状态及时空变化趋势,并根据速度阈值确定拥堵状态及精细时空范围。首先将轨迹按采样间隔划分成若干条子轨迹,针对子轨迹段提出相似队列的概念,并设计了基于密度的空间聚类的相似队列提取方法,通过初次聚类合并相似子轨迹段,再利用改进的欧氏空间相似度度量函数计算相似队列间的时空距离,最后以相似队列为基本单元,基于模糊C均值聚类的方法进行二次聚类,根据聚类的结果进行交通流状态的识别和划分。以广州市主干路真实出租车GPS轨迹数据为例,对该方法进行验证。实验结果表明,该二次聚类方法能够较为精细地反映城市道路的拥堵时空范围,便于管理者精准疏散城市道路拥堵,相比直接聚类方法可以有效提升大批量轨迹数据的计算效率。 相似文献
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车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(7)
基于聚类算法进行车辆轨迹点信息提取与挖掘,在高精度车道信息提取与更新、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐等应用中具有重要意义。针对现有聚类算法的不足,提出基于核距离的车辆轨迹点聚类方法。首先给出车辆轨迹点的定义,分析车辆轨迹的几何特征和轨迹聚类的要求,然后基于核函数的概念,推导核距离的计算过程,提出核距离密度聚类算法,重定义密度聚类算法中核邻域、核心对象等概念,最后以郑州市出租车轨迹数据进行验证。实验表明,聚类算法在减少参数数量、结果沿道路中心线对称分布、降低计算时间、提取长类簇等方面具有显著优势,可以有效地实现有向轨迹点的聚类。 相似文献
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众源车辆轨迹加油停留行为探测与加油站点提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前加油站点信息采集成本高、更新周期长等问题,提出了运用车辆轨迹数据提取加油站点的方法。首先,从轨迹运动特征、几何模式等方面分析个体和群体加油行为轨迹特征。其次,基于Stop/Move模型,集成加油轨迹运动特征提出速度序列线性聚类算法提取加油停留轨迹。最后,运用Delaunay三角网层次聚类加油停留轨迹线,综合运用傅里叶形状识别、语义约束等方法识别、提取加油站点。运用北京市7d的出租车轨迹数据进行试验分析,共提取482个加油站,正确率为93.1%,且位置精度高。 相似文献
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出租车轨迹数据的道路提取 总被引：1，自引：0，他引：1
相对高频GPS轨迹数据而言,低频GPS轨迹数据具有数据量大、容易获取、低成本等优点。对此,本文提出了一种基于大量低频轨迹数据的道路信息提取方法。该方法采用数学形态学滤波和细化方法对栅格化的道路图像进行道路中心线与交叉口的提取,然后采用道格拉斯-普克算法对交叉口间的路段进行简化与平滑,最终得到道路信息。其中在交叉口的提取上,采用多分辨率的图像融合的方法尽可能多地提取交叉口。试验表明,该方法在一定程度上克服了低频轨迹数据采样间隔不固定、定位精度低、噪声点多、数据分布不均等缺点,能够提取出较为准确的道路交叉口和中心线。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献
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利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取 总被引：4，自引：4，他引：0
交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。 相似文献
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基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测 总被引：4，自引：4，他引：0
传统的基于滑窗搜索和人工设计特征相结合的目标检测方法难以适用于海量高分辨率遥感图像的目标检测任务。本文提出了一种基于多尺度形变特征卷积网络的目标检测方法,利用可形变卷积网络对具有尺度和方向变化的遥感图像目标进行特征提取,然后对多层残差模块提取出的形变特征进行区域预测和鉴别。具体模型包括两个子网络：①目标区域预测子网络用于从多层深度特征图提取目标候选区域;②目标区域鉴别子网络用于对目标候选区域进行分类和位置回归。本文在光学卫星图像10类目标数据集上对比了多种基于深度学习的目标检测算法,并将训练好的模型用于谷歌地球影像飞机坟场数据集和高分2号、吉林1号数据集的评估,试验结果表明本文方法能够快速准确地对多类目标进行检测,具有较好的稳健性和迁移性。 相似文献
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针对高分辨率SAR影像道路交叉口提取易受周围地物干扰的问题,设计了一种利用三角形检测模型提取道路交叉口的方法。该方法首先采取滤波与锐化消除道路交叉口区域噪声点并凸显道路边缘;接着根据灰度特征,通过形态学运算确定道路交叉口候选区域;最后在候选道路交叉口区域运用三角形检测模型,确认道路交叉口。使用3 m Tan DEM-X数据进行实验,结果证明算法对各种常见二维道路交叉口模型均有较好识别效果。 相似文献