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基于多边形的形态分析提出一种城市主干道提取方法。首先根据点线数据生成多边形并计算多边形几何形态指标;然后使用支持向量机集成各项指标对生成的多边形进行形态分类,提取候选主干道多边形;最后根据格式塔理论使用区域增长算法连接候选主干道多边形,提取最终的道路网主干道。实验表明,通过本方法能够快速有效地提取道路网中的平行车道。与道路属性数据中的高等级道路比较发现,本文提取的主干道与道路网的建设等级趋于一致。 相似文献
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针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。 相似文献
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传统道路地图构建方法将轨迹点（线）同等对待提取道路数据,忽略车辆轨迹的空间差异性,制约其结果精度与应用范围。为此,本文根据轨迹速度将轨迹线集分割滤选为3个轨迹线子集,将轨迹方向与Delaunay三角网模型集成探测路网拓扑结构;顾及轨迹线子集的特征差异选取不同参数值和约束条件并分层提取道路几何、交通语义数据,分别构建3个道路图层;运用缓冲区方法并根据道路几何、语义特征将多个道路图层融合为单个完整道路地图。运用出租车轨迹数据进行试验分析,结果表明：该方法顾及轨迹分布差异性,能将道路几何、交通语义信息融合提取,更适于处理复杂道路结构下的轨迹线。 相似文献
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针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理.在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率. 相似文献
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关于以约束Delaunay三角网剖分模型为基础的地图综合的研究,已经有了很多成熟的算法理论,但在应用中这些模型算法建立的约束性Delaunay三角网都比较复杂,并且在动态更新上,这些模型在实际应用中存在一定的困难。基于此问题,本文提出了以地类图斑多边形为数据源,利用Arcob jects建立TIN模型,从中获取内部约束性Delaunay三角网并提取骨架线,利用骨架线进行剖分多边形,达到图斑多边形融合的目的,来解决大比例尺到小比例尺数据转换中地类图斑的制图综合问题。 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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针对规则格网分块提取大范围路网(地级城市及以上)中心线算法在分块边界处极容易出现结构严重变形等问题，该文提出了一种顾及形态特征约束的大范围道路中心线分块提取算法。首先，基于道路面数据获取道路边线数据，计算其曲率，探测边线中的平直部分；然后，以边线中的平直部分作为分块基础，建立“转盘法”将大范围道路分割为多个小范围道路；最后，以分割的小范围道路作为处理单元，基于德洛内(Delaunay)三角网分区域进行中心线提取，并在分割边界处进行中心线拟合，完成大范围路网中心线提取，提高了中心线提取的准度和精度。以江苏省某市地理国情普查道路数据进行实验，结果表明，该文方法所提中心线形态均自然、光滑，且效率较规则分块方法提高2.5倍。 相似文献
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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
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基于影像匹配的自发地理信息道路精度评价与改善 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无矢量参考数据自发地理信息道路精度难以评价的问题,提出了一种基于影像匹配的道路精度评价方法。首先提取影像与自发地理信息中的道路交叉口作为控制点,并将对应的交叉口进行匹配,以同名控制点的均方根误差作为自发地理信息的道路精度;然后以两组控制点分别构建Delaunay三角网,利用两组控制点的对应关系对每个三角网进行仿射变换,从而实现对自发地理信息道路的几何纠正,以提高其精度。最后以郑州市的Open Street Map道路数据进行试验,结果表明本文算法能够有效提高自发地理信息的道路精度。 相似文献
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The extraction of partition lines for long and narrow patches (LN patches) is an important yet difficult problem in the generalization of thematic data. When current methods are used to process polygons with irregular shapes or complex branch convergence zones, the extracted line structural features tend to be inaccurate and topologically erroneous. In this article, we propose an improved partition lines extraction algorithm of constrained Delaunay triangulation to counter these issues. The proposed method aims to maintain consistency between the extracted line structure characteristics and the actual object structure, especially for complex branch convergence zones. First, we describe three types of aggregation patterns (Type A, B, and C aggregation zones) that occur in partition line extractions for LN patches of complex branch convergence zones using Delaunay triangulation. Then, a partition line extraction algorithm that accounts for the direction between the edges of triangles and the distance of nodes in aggregation zones is proposed. Finally, we test our method for a dataset relating to Guizhou Province, China. Compared with the current method that uses quantitative indicators and visualization, the results indicate that our method not only has applicability for simple situations but also is superior for preserving structural features of complex branch convergence zones. 相似文献
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基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分 总被引：8，自引：1，他引：7
提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割-合并算法进行Delaunav三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunav三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网.该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分. 相似文献
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针对现有车道级道路信息获取方法大多存在数据采集成本高、更新周期长、数据处理难度大等缺点,提出了一种基于浮动车数据（floating car data,FCD）的城市车道数量信息快速获取方法。首先根据浮动车数据的空间分布特征,利用Delaunay三角网方法对数据进行优选,通过探测优选后浮动车数据覆盖的宽度间接得到道路宽度;然后将一部分已知车道数量及浮动车数据覆盖宽度的路段作为训练样本,分析其车道数量和浮动车数据覆盖宽度之间的关系构建基本分类器;最后按照待测路段的浮动车数据分布宽度查找基本分类器,获取待测路段可能存在的若干个车道数量类型候选值,并利用约束高斯混合模型对最终车道数量类型进行确认。实验结果表明,该方法实现了从低精度浮动车数据中快速获取车道数量信息,提取精度达到了82.3%。 相似文献