共查询到18条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
2.
大数据时代积累了覆盖范围广、时效性强的船舶轨迹数据。对海量冗余轨迹数据进行压缩,可提高检索效率,降低数据存储和传输负担;然而现有方法容易忽略移动对象的运动特征。因此,本文提出一种顾及轨迹时空特征和航行语义特征的压缩方法。首先,分析船舶轨迹的空间、时间和语义特征,设计顾及时空语义特征的轨迹数据压缩流程;其次,通过道格拉斯-普克和滑动窗口法计算轨迹点的时空和语义特征值;然后,加权融合轨迹点的时空和语义特征,构建轨迹点的重要性排序,并通过指定压缩比例获取保留轨迹点数目,实现船舶轨迹数据压缩;最后,根据压缩算法效率、质量和实例分析,表明本文方法可保留行驶的动态语义信息和时空形态特征,既可根据压缩比例控制压缩过程,又可显著减少数据冗余,为后续轨迹挖掘等应用提供数据基础。 相似文献
3.
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
4.
车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采... 相似文献
5.
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
6.
《测绘科学》2020,(4)
针对目前利用低频时空轨迹数据进行道路提取与更新,难以同时满足提取精度和算法效率要求的问题,该文提出一种基于低频轨迹数据的多时相增量式道路提取方法。首先,将原始轨迹数据分割为多个时相轨迹序列,并利用栅格化法得到多个时相的初始道路中心线;接着,采用吸引力模型纠正初始道路中心线的位置偏差,再通过k-segment主曲线算法拟合得到最终道路中心线,构建道路骨架地图;最后,统计与道路中心线关联的轨迹位置与方向信息,进一步挖掘道路宽度与单双向通行规则等交通语义信息,丰富道路骨架地图。实验结果表明,基于多时相轨迹分别提取与增量融合的方式,可有效发现道路网的时空变化规律,获得较高的道路检测概率与信息提取准确率,同时避免对全时段轨迹直接处理的复杂运算量。 相似文献
7.
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
8.
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
9.
道路网选取是制图综合的重要内容,针对现有方法仅考虑道路网静态特征等问题,提出了一种结合轨迹数据的混合多特征选取方法。首先以stroke为基本选取单元,构建对偶图来描述路网的结构关系,采用长度、连通度、接近度和中介度等指标对道路的静态特征进行评价;然后结合轨迹数据特点,采用车流量、车辆速度和道路交叉口附近的车辆密度等指标对道路的动态特征进行评价;最后利用基于相互关系准则的标准重要性方法计算得到各指标的权值及各道路的综合重要性值。同时引入线Voronoi图对道路进行划分,得到道路的密度特征值,并将其作为道路网选取的约束指标。实验结果表明,所提方法能够保持道路的整体结构,同时顾及道路的连通性和密度分布,而且结合了轨迹数据的动态交通特性,选取结果符合实际情况,具有一定的实用性。 相似文献
10.
11.
目前,导航位置服务应用提供的路线大多基于机动车道路网数据,难以满足行人导航的需求,有无完备的行人道路网络成为制约行人导航应用的重要因素,因此,本文提出了一种基于莫尔斯理论的行人路网提取方法。首先对轨迹进行预处理,清除轨迹数据中的冗余和噪声,并对原始轨迹进行合理分割,形成清晰的轨迹集合;然后利用莫尔斯理论,对步行轨迹密度图中的“山脊线”进行提取,并重构步行道路网。试验分析时采用深圳大学校园步行GPS轨迹数据进行行人路网提取,通过将提取的行人路网结果与OpenStreetMap（OSM）数据进行定性和定量比较,验证本文方法的有效性;同时通过与当前典型的路网提取方法进行对比分析发现,本文方法能提取出高质量的行人路网。 相似文献
12.
针对传统路网采集和更新需要昂贵的实地测量以及大量的后续内业处理问题,提出了一种从大规模粗糙轨迹数据中自动生成路网的方法。该方法包含轨迹滤选和路网增量构建两步:第1步通过构建空间、时间、逻辑约束的规则模型,在消除数据中的噪音和冗余的同时,将原始轨迹进行合理分割,滤选形成规范轨迹集合;第2步基于信息熵计算轨迹点周围道路的复杂度,据此自动调节道路分割参数,不断将新产生的路段加入到路网,同时计算道路平均交通流量和速度等路况信息,遍历各规范轨迹的定位点重复以上处理过程,最终得到完整路网。通过昆明市200辆出租车采集的约6851万条轨迹数据进行路网构建试验,并与OpenStreetMap数据比较,证明了本文方法的有效性。与已有典型方法比较,本文方法能用更少节点提取更高质量的路网。 相似文献
13.
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
14.
Mining Trajectory Data and Geotagged Data in Social Media for Road Map Inference 总被引：1，自引：0，他引：1 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 As mapping is costly and labor‐intensive work, government mapping agencies are less and less willing to absorb these costs. In order to reduce the updating cycle and cost, researchers have started to use user generated content (UGC) for updating road maps; however, the existing methods either rely heavily on manual labor or cannot extract enough information for road maps. In view of the above problems, this article proposes a UGC‐based automatic road map inference method. In this method, data mining techniques and natural language processing tools are applied to trajectory data and geotagged data in social media to extract not only spatial information – the location of the road network – but also attribute information – road class and road name – in an effort to create a complete road map. A case study using floating car data, collected by the National Commercial Vehicle Monitoring Platform of China, and geotagged text data from Flickr and Google Maps/Earth, validates the effectiveness of this method in inferring road maps. 相似文献
15.
自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。 相似文献
16.
17.
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
18.
道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。 相似文献