地理与地理信息科学
地理與地理信息科學
지리여지리신식과학
Geography and Geo-Information Science
2015年
5期
34-38,封3
,共6页
谭祥爽%王静%宋现锋%许长辉%汪超亮
譚祥爽%王靜%宋現鋒%許長輝%汪超亮
담상상%왕정%송현봉%허장휘%왕초량
浮动车数据%路口识别%转向规则%空间聚类%MeanShift算法
浮動車數據%路口識彆%轉嚮規則%空間聚類%MeanShift算法
부동차수거%로구식별%전향규칙%공간취류%MeanShift산법
floating car data%intersection recognition%turning rules%spatial clustering%MeanShift algorithm
路口及其通行规则探测是当前路网自动化提取工作中的难点问题,该文提出了一种简单高效的从浮动车数据中探测路口与转向规则的方法.假设车辆航迹线转弯密集区为路口,首先通过对转弯曲线空间聚类分析获得路口中心,再利用同心圆面积递增法估算出路口覆盖范围,最后根据路口范围内航迹线行驶方向分布模式,识别出通行规则.该方法的特点是将路口视为具有中心和半径的区域,而不是简单的点.将该方法应用于淮北市城区出租车采集的浮动车数据,同人工解译结果相比,探测路口的正确识别率约为91.6％,路口位置与解译结果平均距离为3.57m,表明方法具有较高的实用价值.
路口及其通行規則探測是噹前路網自動化提取工作中的難點問題,該文提齣瞭一種簡單高效的從浮動車數據中探測路口與轉嚮規則的方法.假設車輛航跡線轉彎密集區為路口,首先通過對轉彎麯線空間聚類分析穫得路口中心,再利用同心圓麵積遞增法估算齣路口覆蓋範圍,最後根據路口範圍內航跡線行駛方嚮分佈模式,識彆齣通行規則.該方法的特點是將路口視為具有中心和半徑的區域,而不是簡單的點.將該方法應用于淮北市城區齣租車採集的浮動車數據,同人工解譯結果相比,探測路口的正確識彆率約為91.6％,路口位置與解譯結果平均距離為3.57m,錶明方法具有較高的實用價值.
로구급기통행규칙탐측시당전로망자동화제취공작중적난점문제,해문제출료일충간단고효적종부동차수거중탐측로구여전향규칙적방법.가설차량항적선전만밀집구위로구,수선통과대전만곡선공간취류분석획득로구중심,재이용동심원면적체증법고산출로구복개범위,최후근거로구범위내항적선행사방향분포모식,식별출통행규칙.해방법적특점시장로구시위구유중심화반경적구역,이불시간단적점.장해방법응용우회북시성구출조차채집적부동차수거,동인공해역결과상비,탐측로구적정학식별솔약위91.6％,로구위치여해역결과평균거리위3.57m,표명방법구유교고적실용개치.
