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出租车GPS轨迹数据获取成本低、周期短,且覆盖面广,具有实时性及大规模性,同时其包含大量的行车记录信息,对提取数字道路信息具有巨大贡献,适用于大范围城市交通路网信息的获取和快速更新。基于GPS轨迹数据进行交叉口提取是目前的研究热点,但现有研究方法大多适用于高频GPS数据,不能很好地提取稀疏区域的交叉口,难以适应出租车轨迹点采样频率低、定位精度低、噪声点多、数据分布不均匀的特性。因此,本文聚焦于城市路网的交叉口识别,为尽可能准确、全面地提取道路交叉口信息,兼顾密集与稀疏区域,提出了一种集成识别策略,分别在矢量空间和栅格空间,采用密度峰值聚类和数学形态学处理方法提取交叉口,并设计了一种融合机制探测交叉口,最后结合主成分分析法判断交叉口的真伪性,识别真实交叉口,并去除伪交叉口,从而得到基于低频出租车轨迹的城市道路交叉口。与已有的研究方法相比,本方法提取了更多的交叉口,并与遥感图像显示一致。本文提取结果准确率为92.23%、召回率为77.26%、F值为84.08%,很好地保证了交叉口的完整性和准确性,在智能交通系统中具有一定的应用价值。 相似文献
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行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。 相似文献
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准确识别城市功能区有助于精细化城市管理、合理化资源配置。传统的城市功能区识别方法在很大程度上依赖实地调研及统计年鉴数据,不可避免地存在较大的主观性,且受限于数据获取的繁琐性,导致识别过程耗时耗力且效率低下。地理大数据的广泛应用为城市研究提供了一种新的方法和途径,已被用于辅助城市规划建设与管理相关工作。为推广和普及地理大数据在城市功能区识别中的应用,以特大城市为研究对象,基于OSM(OpenStreetMap)路网与互联网位置信息等地理大数据,准确识别了研究区内多种类型的主要功能区,并将识别结果与城市实景予以比较和验证。实验结果表明,基于地理大数据结合区域活跃度指标的空间与时间尺度分析,可以较为准确地识别出符合特大城市规划现状的主要功能区,证明了地理大数据支持下的城市功能区识别的有效性,有助于为城市规划和建设管理等相关工作的高效开展提供参考。 相似文献
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浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡丁指数（DBI）和轨迹相似性度量的动态交通状态划分方法。首先,对轨迹数据和路网数据进行预处理并且建立不同时间片的路段轨迹集合;接着,依据轨迹速度-空间相似性,利用戴维森堡丁指数动态地扩展轨迹的空间维度,并根据轨迹相似性度量方法构建最佳车辆队列;然后,将前后不同的车辆队列进行二次处理,连接组成交通流簇;最后,基于模糊C均值聚类方法将交通流进行划分,实现路段交通状态的识别。采用厦门市厦禾路、湖滨西路和湖滨南路交叉路段上的真实出租车轨迹数据进行测试,结果表明,本文所提方法保证了车辆队列速度分布与原始轨迹速度分布基本一致,相比对比方法Kmeans++和ST-DBSCAN,本文方法均方根误差平均下降了18.77%和21.22%,并且在不同的实验路段表现更加稳定,可有效、可靠地运用稀疏轨迹数据识别城市交通状态,进而实现城市交通状态的精细分析。 相似文献
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路网密度的研究是实施“一带一路”愿景之互联互通倡议的基础工作。“一带一路”顺应了世界经济全球化、一体化、多极化、信息化的趋势,牵连着蓬勃发展的亚太和发达的欧洲经济圈,带动中间国家的经济发展。在新形势下,如何通过交通基础设施建设推进丝绸之路经济带沿线区域间的互联互通、促进区域合作和经济发展,具有重要的现实意义。本文利用自发地理信息数据——OpenStreetMap（OSM）道路网数据,运用地理信息系统（GIS）空间分析技术,探究了“一带一路”陆路经济带辐射区域亚欧大陆的路网络密度和通行能力的空间分布格局,并分析了六大经济走廊节点城市的公路可达性空间格局。结果表明：“一带一路”陆路经济带的交通基础设施的发展存在着不平衡现象;路网密度和通行能力均呈现沿海高内陆低的空间格局;中亚、西亚地区和中南半岛地区成为道路水平落后带,限制了丝绸之路经济带资源整合与贸易畅通,建议在建设新跨国公路铁路同时,对原有老旧道路进行加宽加固等升级改造;全区域道路等级级配不合理;节点城市可达性具有明显的分异状况,六大经济走廊中83%的区域可达性在10 h以内。研究产出亚欧大陆1 km分辨率路网密度和通行能力数据集,发现了“一带一路”陆路经济带道路水平的薄弱区域,为“一带一路”陆路经济带的交通基础设施建设以及进一步的道路网研究提供了基础数据。 相似文献
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渣土车轨迹数据蕴含丰富的行为模式信息，包括停车行为、运输路径、异常活动、渣土装载与倾倒OD点等关键特征，已逐渐成为渣土车运行监测与作业行为监管的主要数据来源。但是目前在渣土车作业行为提取中仍主要采用车载GPS数据结合工地电子围栏的传统签到系统，存在电子围栏与道路相互包含、重叠等一系列问题。针对传统渣土车作业行为提取中存在的车辆作业误判问题，本文提出一种顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法。(1)从运动状态和几何形态2个方面理解并识别渣土车作业行为模式；(2)利用顾及时间与距离的停留点提取算法提取车辆停留点，处理停留点与轨迹的映射关系，完成基于停留点的轨迹匹配；(3)构建平均相似值函数对轨迹进行语义信息增强；(4)提出SR-LGBM算法，筛选作业轨迹与非作业轨迹，实现渣土车的作业行为提取。采用南京市渣土车轨迹数据进行测试，结果表明，本文方法的准确率达97.29%，相比GaussianNB、Logistic Regression等传统分类算法其准确率与召回率均得到不同程度的提高，有效解决了电子围栏与道路重叠或多个围栏交叉造成的误判问题，可实现准确、高效的作业行为提取。 相似文献
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基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。 相似文献
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利用车辆轨迹数据提取道路网络的几何特征与精度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
电子地图数据是各种智能交通系统的基础数据,对方便人们交通出行、解决城市交通拥堵问题具有重要的意义。其中,道路网络数据又是电子地图的重要组成部分。传统的道路网络数据更新方法往往需要耗费大量人力物力,因此,从其他数据源中如遥感影像数据、LIDAR数据等提取道路网络的相关研究,已成为国内外的研究重点。车载定位设备的广泛应用使车辆轨迹数据的大量获取成为可能,轨迹数据是对车辆行驶路径的完整记录,同时也是道路网络几何特征的直接反映。当轨迹数据量足够大时,则可利用其构建路网,用于更新或修正现有地图上的路网空间信息。针对车辆轨迹数据的特点和道路网络的特性,本文提出一种细化的道路网络几何特征提取方法。车辆轨迹数据是矢量数据,将其转换为栅格数据后,就可采用图像细化的方法处理。图像细化可以在保持原图像拓扑结构不变的情况下,快速地提取出图像的中心像元,并且有效去除冗余信息。本文以上海陆家嘴的车辆轨迹数据为例进行了实验,结果表明,利用车辆轨迹数据构建路网不仅可行,而且简单、高效,取得了良好的效果。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影遮挡等造成的道路空洞、误提和漏提现象。 相似文献
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本文提出了全息高精度导航地图的概念,它融合了多源数据,尤其是电磁传感器、声音传感器、热红外仪等传感器数据,从更多角度为导航提供信息。在此概念基础上,提出了一种融合多源数据的全息高精度导航地图理论模型框架,该框架包含4个步骤：① 全息道路数据采集,包含道路三维彩色激光点云、遥感影像、无人机航拍倾斜测量数据、摄像头图像、热红外图像、声场信号、电磁场信号;② 道路静态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如车道线、路坎、栏杆、路牌、路灯、隧道等,作为无人驾驶车辆规划基础路线和车辆位置定位的数据基础;③ 道路动态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如离前后车辆的距离、前方有无行人、道路施工护栏、泛在信息等,作为检测无人驾驶车辆周围的实时道路环境和规划无人驾驶车辆行驶路线的依据;④ 动、静态信息融合：融合道路静态信息和道路动态信息,丰富道路信息,提高道路线精度,提高全息高精度导航地图更新的效率,为导航和无人驾驶车辆提供地图服务。 相似文献
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城市数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）是城市最重要的基础地理信息数据之一。城市道路DEM建模是城市DEM构建的重要组成部分,而道路分类是城市道路DEM建模的重要基础和前提。由于现有的城市道路分类方法在城市道路形态表达上有一定程度的失真,无法准确反映道路平面形态特征,导致其难以满足未来的地表过程模拟的需求。针对这一问题,本文从DEM建模视角出发,通过解析城市道路的构成,分析城市道路形态特征,针对现有的道路分类方法的不足,提出了一种顾及道路形态的城市道路分类方法。并在此基础上,探讨了城市道路的DEM表达方式,同时选取南京市局部区域为实验区,以DLG数据为数据源,对本文提出的城市道路分类方法与表达进行了相关的实验与分析。结果表明：与现有的方法相比,基于本文所提出的城市道路分类方法构建的道路DEM所表达的道路形态更符合实际实验区的道路形态,未出现局部路面不正常的突变情况且城市道路要素框架结构明显,所表达的城市道路地形更为精细,可以为雨洪模拟和水文分析等提供重要基础。因此,本文的道路分类方法能够清晰有效地辅助城市道路DEM建模,为高精度城市道路DEM的构建提供基础和参考。 相似文献
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精确的三维道路信息,对于交通运输,城市规划,道路网建设,三维道路建模等具有重要意义.车载移动测量系统作为一项高新测绘技术能快速,准确地获取三维激光点云,适用于大场景的道路提取与建模.本文提出了一种从车载激光点云中快速精细化提取三维道路及其边界的方法.该方法首先利用车载激光点云的空间特征对点云进行自适应分段,然后利用先验知识与规则提取候选的道路及其边界,并根据道路边界的线状特征,对所提取的道路边界进行跟踪及矢量化,最后得到道路的参数.为了验证本方法的有效性,试验采用了3组不同道路场景的数据进行验证,结果表明提取结果的准确度,完整度及检测质量都达到了90%以上.定量与定性的结果分析表明,本文方法对于不同复杂场景下不同点密度的数据具有很好的适应性,能快速,鲁棒地提取大场景内的道路及其边界. 相似文献
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针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。 相似文献
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室内导航网络是行人导航、信息推荐和商业分析的基础。传统人工测绘或半自动提取的室内三维导航网络无法满足复杂室内空间结构高频变化需求。随着室内定位技术的不断发展,室内移动对象轨迹数据爆发式增长,为室内导航网络快速构建与变化监测更新提供了可能。本文提出一种基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法,在基于ST-DBSCAN的轨迹简化预处理基础上,提出了室内轨迹自适应栅格化算法,减弱栅格图像分辨率对导航网络提取的影响,有效避免廊道轨迹密度差异造成的导航网络拓扑连通失效,并通过CFSFDP自适应聚类算法自动识别楼层之间连通点,实现室内导航网络的快速构建。实验数据来源于上海图聚智能科技股份有限公司提供的某商城真实的室内移动对象轨迹数据,实验结果表明,与普适栅格化方法相比,本文提出的方法将导航网络构建准确率平均提高2.43%,拓扑正确度提高12.8%。 相似文献