基于大规模行车轨迹的矢量路网生成关键技术研究
发布时间：2020-02-23 06:33
【摘要】：新兴移动计算环境如车联网、移动社交网络等,带动了基于位置数据的服务快速发展。随着提供位置的能力不断增强,而理解位置的能力方面仍然存在很多挑战。当前泛在测绘或位置社会感知,得到了学术界和工业界的广泛重视,而包含地理、轨迹、空间媒体等位置数据也就成了重要的数据资源,它可提供诸如城市运行、个人生活、企业经济等方面的位置服务。其中能反映用户习惯偏好的行车轨迹数据,成了重要组成元素。本文重点研究生成矢量路网的相关技术,从大规模行车轨迹中提取蕴含的路网模式,从而摆脱了地图服务的依赖,构成了位置数据分析的基础。本文将行车轨迹数据直接转成二值图像后,利用包括形态学、高斯模糊等图像处理算法,将离散的轨迹位置点数据构成的道路区域,拟合成仅有少数(千分之二)数据点构成顶点集合的多边形区域,节省了外存与内存空间,大大提高了路网相关的分析计算性能表现。本文研究的关键技术体现在：①提取行车轨迹数据,分离多方向道路和交叉道路,实现数据集的分割。②在相应图像处理过程中选择合适参数,达到最佳效果。③利用形态学与高斯模糊等图像处理算法,实现去噪、抹刺、填洞、平滑等一系列数据操作。本文贡献主要体现在：①问题域的转换,将在数据集上利用聚类式算法的处理方式转变为利用图像并利用形态学算法进行处理。②因地制宜分割数据集,借助数据集中行车方向等个性化属性,利用统计性规律,进行交叉道路分离,形成独立封闭式道路区域,从而通过道路边缘拟合出多边形顶点连接的矢量化方法。③在不依赖基图情况下,从行车轨迹中提取路网,并矢量化处理。
【图文】：
２００６年埃纳雷斯堡大学的Ｊ．邋Ｂ．邋Ｍｅｎａ利用高分辨二值图像的几何和拓扑关系，进行逡逑分割路网的自动矢量化方法Ｗ。该方法从高分辨率遥感图像中有效提取出路网信息，并逡逑进行矢量化处理。具体矢量化结果，如图１－２所示。逡逑ｍｍ逡逑图１－２遥感图像矢量化图逡逑Ｆｉｇ．邋１－２邋Ｔｈｅ邋ｍａｐ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｂｉｎａｒｙ邋ｉｍａｇｅ邋ｖｅＵｏｒｉｚａｔｉｏ打逡逑通过阅读，可ｗ邋了解到：逡逑１）二值数字图像是在更新的栅格路网在矢量化过程中非常重要的一项任务。在逡逑自动化处理过程中出现许多问题。由于噪声、扭曲的影响，需要对结果进行逡逑自动分割的方法。另外，由于路网结构几何特性变化非常之高，如要提高自逡逑动化处理结果，，人工处理方法通常也是必要的。逡逑２）逦１９９３年Ｔａｎａｋａ和Ｋａｍｉｍｕｒａ提出了一种基于能量最小原理的矢量化方法逡逑送种方法设及到细化，直线段逼近，几何变换。线段近似处理后得到骨架线，逡逑包括变薄而引起的波形崎变。该方法相对其他方法减少了在原始图像骨架与逡逑平滑后造成的各种扭曲情况。逡逑３）逦１９９４年Ｓａｎｎｉｔｉ邋ｄｉ邋Ｂａｊａ的骨架提炼上？。在那篇论文中，根据１９８８年逡逑３逡逑
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本文编号：2582114
【图文】：
２００６年埃纳雷斯堡大学的Ｊ．邋Ｂ．邋Ｍｅｎａ利用高分辨二值图像的几何和拓扑关系，进行逡逑分割路网的自动矢量化方法Ｗ。该方法从高分辨率遥感图像中有效提取出路网信息，并逡逑进行矢量化处理。具体矢量化结果，如图１－２所示。逡逑ｍｍ逡逑图１－２遥感图像矢量化图逡逑Ｆｉｇ．邋１－２邋Ｔｈｅ邋ｍａｐ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｂｉｎａｒｙ邋ｉｍａｇｅ邋ｖｅＵｏｒｉｚａｔｉｏ打逡逑通过阅读，可ｗ邋了解到：逡逑１）二值数字图像是在更新的栅格路网在矢量化过程中非常重要的一项任务。在逡逑自动化处理过程中出现许多问题。由于噪声、扭曲的影响，需要对结果进行逡逑自动分割的方法。另外，由于路网结构几何特性变化非常之高，如要提高自逡逑动化处理结果，，人工处理方法通常也是必要的。逡逑２）逦１９９３年Ｔａｎａｋａ和Ｋａｍｉｍｕｒａ提出了一种基于能量最小原理的矢量化方法逡逑送种方法设及到细化，直线段逼近，几何变换。线段近似处理后得到骨架线，逡逑包括变薄而引起的波形崎变。该方法相对其他方法减少了在原始图像骨架与逡逑平滑后造成的各种扭曲情况。逡逑３）逦１９９４年Ｓａｎｎｉｔｉ邋ｄｉ邋Ｂａｊａ的骨架提炼上？。在那篇论文中，根据１９８８年逡逑３逡逑
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