运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界

发布时间：2019-06-12 12:25

【摘要】：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。
[Abstract]:It is necessary to solve the problems of sparse sampling, high noise and large density difference in the extraction of road information by using the trajectory data of multi-source vehicles. In this paper, a constrained Delaunay triangulation is proposed to extract road boundaries from vehicle tracklines. Firstly, the aggregation difference of trajectory point distribution is expressed by geometric features such as triangle edge length and Voronoi area, and the road boundary recognition model is established by integrating the control conditions of these two different geometric dimensions, and the "seed point" region expansion method is used to realize the accurate extraction of road boundary. Finally, the GPS trajectory of Beijing taxi is tested. The results show that the method is suitable for trajectory data processing with wide distribution frequency, different time span and complex road network structure.
【作者单位】： 武汉大学资源与环境科学学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41531180) 国家863计划(2015AA1239012)~~
【分类号】：P237

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本文编号：2498017