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空间目标匹配是实现多源空间信息融合、空间对象变化检测与动态更新的重要前提。针对多比例尺居民地匹配问题,提出了一种基于邻近模式的松弛迭代匹配方法。该方法首先利用缓冲区分析与空间邻近关系检测候选匹配目标与邻近模式,同时计算候选匹配目标或邻近模式间的几何相似性得到初始匹配概率矩阵;然后对邻近候选匹配对进行上下文兼容性建模,利用松弛迭代方法求解多比例尺居民地的最优匹配模型,选取匹配概率最大并满足上下文一致的候选匹配目标或邻近模式为最终匹配结果。实验结果表明,所提出的多比例尺居民地匹配方法具有较高的匹配精度,能有效克服形状轮廓同质化与非均匀性偏差问题,并准确识别1:M、M:N的复杂匹配关系。 相似文献
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提出了一种用于空间数据整合的建筑物面实体对齐方法,可用来改善空间数据的位置精度。首先,采用基于最小外接矩形（minimum bounding rectangle,MBR）组合优化算法的匹配方法识别整合数据之间的同名实体;然后,提出基于几何相似性的成对约束谱匹配算法检测1:1、1:N和M:N同名实体之间的共轭点对;针对1:N和M:N匹配中不可避免存在弱对应点对和错误对应点对的问题,提出基于IGG1权重的最小二乘法来有效对齐同名实体。将所提出的方法应用于对齐较高位置精度的基础测绘地图数据和较低位置精度的谷歌地图数据中,结果表明,该方法不仅可检测存在复杂轮廓对应的1:N和M:N同名实体的共轭点对,而且可实现它们之间的有效对齐,使同名实体的位置信息差异最小化。 相似文献
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浮动车地图匹配算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对现有浮动车地图匹配算法应用于城市复杂路网时面临的关键技术难点,本文基于浮动车数据,在 SuperMap GIS 平台下实现了城市交通路网的构建,并研究了一种浮动车地图匹配的新算法：基于网格的候选路段确定,基于距离、航向、可达性权重的定位点匹配及基于最短路径的行驶轨迹选择。算法能够满足浮动车地图匹配准确性与实时性的要求,为获取城市道路的交通拥堵状况信息提供可靠依据。 相似文献
4.
在不同空间数据集中,同名实体往往有不同的空间表现形式,识别多源异构数据集中的同名实体是空间数据集成和应用的关键。集成不同来源的空间数据是提高GIS数据质量的重要方法,识别同名实体是数据集成和分析的先决条件。根据线要素的形状将其分为简单线要素和复杂线要素,针对现有复杂线要素匹配方法中的不足,提出了Fréchet距离的复杂线状要素匹配方法。该方法首先通过曲线要素的几何和拓扑特性获取候选匹配集,然后结合基于Fréchet距离和要素简化方法实现要素的简化。最后提出基于Fréchet距离的要素匹配改进方法,通过引入简化要素的三元组信息来存储简化后的复杂线要素的属性信息,再根据三元组信息选取要素间的匹配对,完成对不同类型匹配对的检测,实现复杂线状要素匹配。试验结果表明,该匹配方法能有效解决复杂线要素的匹配问题,并能够识别1:0、1:N和M:N匹配。 相似文献
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针对导航地图中现有的匹配算法在复杂路段的匹配效果一般较差的问题,本文提出一种改进的匹配算法。首先,引入分块思想,提出将路网中的每个路段按规则分为简单路段块和复杂路段块,不同路段块采取不同的匹配算法;其次,充分利用车辆行驶的连续性,综合考虑了车辆行驶方向、车速与交叉口距离等多种因素对匹配结果的影响,在选取正确的匹配路段时合理利用了历史数据信息。实验表明,该算法不但对能够改善复杂路段的匹配效果,而且还能够对匹配点沿路段方向上的误差进行实时校正。 相似文献
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针对高采样率GNSS轨迹数据在复杂城市路网中的匹配问题,本文提出一种基于路径增量的匹配方法。该方法分为组合过滤及增量匹配两个部分,首先通过组合过滤进行路网简化,然后以路径为增量进行匹配计算,在路口点处的匹配中采用综合距离因子与弯曲度的相似度评价方案。为验证其有效性,选取多条复杂程度各异的高采样率轨迹数据进行试验,并与曲率积分约束的地图匹配算法和隐马尔科夫模型两种现有匹配方法进行对比。结果表明,本文算法在高采样率匹配试验中的匹配准确率和效率均表现最优,且能够较好地处理各类复杂路段的匹配,能够满足在复杂城市路网中的高采样率轨迹匹配的需求。 相似文献
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基于道路精简滤波原理的车辆导航系统地图匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对交叉路口附近道路几何分布较为复杂的实际特点,提出基于道路精简滤波(RRF)原理的地图匹配算法。研究了基于D-S证据理论的多规则数据融合技术在二路段地图匹配中的应用。建立了最短欧氏距离和最小航向差两条判决规则。引入相关性模糊决策理论,将多路段匹配问题简化为二路段匹配问题,使D-S证据判决规则的概率分配函数能根据实际路网分布作适应性调整,提高了算法的鲁棒性。对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市交叉路口地图匹配问题。 相似文献
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简化路网具有结构简单、算法运行速度快的特点,对地图匹配算法的基础研究具有应用价值。本文针对简化路网的GPS轨迹数据地图匹配问题提出了一种基于序列的双向合并算法。实验结果表明:本算法不仅具有较好的匹配度,还优于现有的Passby算法和增量算法,并且在匹配过程中解决了遗漏路段和极值等错误问题。所以,本算法对于实际路网的地图匹配具有较好的借鉴作用。 相似文献
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针对面向道路网匹配的概率松弛法约束性指标单一且无法识别M:N匹配模式的不足,从兼顾全局和局部匹配最优的角度出发,提出了从局部角度顾及几何约束和拓扑约束,从全局角度完善M:N匹配模式的改进算法,设计并实现了不同匹配模式下的匹配策略。测试结果表明,该方法的整体匹配精度和召回率提高了7%~14%,均达到90%以上;空间与属性匹配度评价指标提高了3%~7%;可将待匹配路网中最邻近结点平均距离的两倍值作为缓冲区阈值设定的参考依据,从而验证了该方法的可行性与可靠性。 相似文献
12.
This article presents an approach to hierarchical matching of nodes in heterogeneous road networks in the same urban area. Heterogeneous road networks not only exist at different levels of detail (LoD), but also have different coordinate systems, leading to difficulties in matching and integrating them. To overcome these difficulties, a pattern‐based method was implemented. Based on the authors' previous work on detecting patterns of divided highways, complex road junctions, and strokes to eliminate the LoD effect of road networks, the proposed method extracts the local networks around each node in a road network and uses them as the matching units for the nodes. Second, the degree of shape similarity between the matching units is measured using a Minimum Road Edit Distance based on a transformation. Finally, the proposed method hierarchically matches the nodes in a road network using the Minimum Road Edit Distance and eliminates false matching nodes using M‐estimators. An experiment involving matching heterogeneous road networks with different LoDs and coordinate systems was carried out to verify the validity of the proposed method. The method achieves good and effective matching regardless of differences in LoDs and road‐network coordinate systems. 相似文献
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Adrian Wöltche 《Transactions in GIS》2023,27(7):1959-1991
Map matching is a widely used technology for mapping tracks to road networks. Typically, tracks are recorded using publicly available Global Navigation Satellite Systems, and road networks are derived from the publicly available OpenStreetMap project. The challenge lies in resolving the discrepancies between the spatial location of the tracks and the underlying road network of the map. Map matching is a combination of defined models, algorithms, and metrics for resolving these differences that result from measurement and map errors. The goal is to find routes within the road network that best represent the given tracks. These matches allow further analysis since they are freed from the noise of the original track, they accurately overlap with the road network, and they are corrected for impossible detours and gaps that were present in the original track. Given the ongoing need for map matching in mobility research, in this work, we present a novel map matching method based on Markov decision processes with Reinforcement Learning algorithms. We introduce the new Candidate Adoption feature, which allows our model to dynamically resolve outliers and noise clusters. We also incorporate an improved Trajectory Simplification preprocessing algorithm for further improving our performance. In addition, we introduce a new map matching metric that evaluates direction changes in the routes, which effectively reduces detours and round trips in the results. We provide our map matching implementation as Open Source Software (OSS) and compare our new approach with multiple existing OSS solutions on several public data sets. Our novel method is more robust to noise and outliers than existing methods and it outperforms them in terms of accuracy and computational speed. 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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同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配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,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。 相似文献
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针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。 相似文献
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Object matching facilitates spatial data integration, updating, evaluation, and management. However, data to be matched often originate from different sources and present problems with regard to positional discrepancies and different levels of detail. To resolve these problems, this article designs an iterative matching framework that effectively combines the advantages of the contextual information and an artificial neural network. The proposed method can correctly aggregate one‐to‐many (1:N) and many‐to‐many (M:N) potential matching pairs using contextual information in the presence of positional discrepancies and a high spatial distribution density. This method iteratively detects new landmark pairs (matched pairs), based on the prior landmark pairs as references, until all landmark pairs are obtained. Our approach has been experimentally validated using two topographic datasets at 1:50 and 1:10k. It outperformed a method based on a back‐propagation neural network. The precision increased by 4.5% and the recall increased by 21.6%, respectively. 相似文献
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自发地理信息(VGI)是一种新兴的地理数据采集方式,具有数据更新快、细节丰富、覆盖范围广等优势。利用VGI数据可以对道路网实现快速更新;但是由于VGI数据是非专业自发共享的,且数据采集时多使用非专业设备,所以存在数据质量不高的问题。大量VGI数据对同一地理要素的重复采集与融合处理则可改善数据的质量,文中以多人采集的道路网数据为例,结合矢量要素的匹配与融合理论,设计一种适用于道路网VGI数据的匹配与融合算法。首先在路段结点处建立缓冲区进行结点匹配,再根据路段距离相似度进行路段匹配,最后再利用Delaunay三角剖分融合算法对匹配后的同名路段进行融合。将匹配融合后的道路网与原始道路网VGI数据及Google影像图叠加对比分析,结果表明利用本文算法可有效地实现道路网VGI数据的匹配与融合。 相似文献
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针对"一对多""多对一""多对多"直线匹配结果难以检核的瓶颈问题,提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上,首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线,分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵,矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引,矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息;在此基础上,以同名直线关系矩阵为基础,提取局部关系矩阵,建立"一对多""多对一""多对多"匹配结果间的关联;然后基于局部关系矩阵,结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核,剔除错误匹配,保留正确匹配;最后对结果中的"多"直线进行拟合得到"一对一"的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验,获得了可靠的同名直线,验证了本文算法的有效性。 相似文献