基于有向无环图的立交结构构建方法

道路信息是数字城市中的重要元素,道路网中的立交结构建模对于城市交通三维 仿真、交通优化、城市规划等诸多领域均有重要意义。当前已有大量针对城市道路网建模技术 的研究工作,但对立交结构的处理尚未有针对性的表达方法。通过对立交结构的观察分析,提 出一种基于有向无环图的立交结构构建方法,期望达到高效、高质量建模的目的。首先对二维 栅格数据进行预处理,提取有效道路信息;其次依据提取的信息构建有向无环图(DAG),用于 表达立交结构拓扑关系;再次基于提出的立交桥道路高度自动估算方法,利用DAG 结合道路 的结构特性、功能特性及相关先验知识,计算得到道路控制点的高度;最终依据计算得到的道 路高度和拓扑信息进行立交结构三维模型构建。实验选取了华东地区3 个典型立交结构进行测 试,结果证明该方法在数据获取、计算正确率方面有一定优势,有助于简化立交结构建模流程。     

基于Hough变换的高分辨率遥感影像城市直线道路提取

根据高分辨率遥感影像城市直线道路特性,提出在图像分割获得道路网轮廓的基础上,使用Hough变换检测道路所在直线,对直线进行道路判断,再将所得道路段进行修剪、连接形成道路网,实现道路提取。实验结果表明,该方法能有效的从高分辨遥感影像中提取城市直线道路。     

城市道路网表示的最佳方法选取

城市道路是社会经济活动和人们生活的基础设施,对于城市道路网的表示也是城市快速建模中的重要环节。本文对城市道路网进行分解,归纳出路网中的几类基本的道路类型,根据拓扑学下的图论理论,对归纳出的不同道路类型进行拓扑表示,最后根据时间复杂度和空间复杂度进行不同方法表示的优化对比,得出邻接表可以较高效的进行城市道路网的表示。     

城市道路网三维可视化仿真的实现

分析了现有的道路三维建模方法的不足，提出了一种基于MultiGen Creator／Vega的实时生成城市道路网三维模型的方法，论述了实现城市道路网的三维可视化仿真的关键技术，为城市道路网规划方案的展示提供了一种新的思路。     

基于RS与GIS的城市道路网密度计算

为实时、准确、快速地评价城市道路网系统,提出基于RS与GIS的城市道路网密度计算方法.利用Erdas的RS影像处理功能收集城市道路网的实时数据,使用ArcGIS对有关数据进行处理,提取道路网密度计算所需信息,计算道路网密度.对某旅游城市道路网密度计算表明,该方法可以为城市道路网的规划与建设提供支持.     

规则驱动的虚拟城市道路网络和建筑布局建模

文法规则驱动算法是实现虚拟城市自动建模过程的典型方法.采用统计模型得到样本的道路风格并用于新的道路网格生成中,能够扩展预设风格的局限性;结合城市规划原理,设计的建筑布局满足了城市景观的合理性.实验结果表明了该算法的有效性和自动建模的便捷性.     

基于LRS与GDF的移动对象轨迹建模及索引*

针对当前基于受限网络的移动对象管理研究中道路网模型简单,以及以空间平面坐标表达移动对象位置的方法不适合于道路网应用的问题,采用交通应用中流行的GDF路网模型并结合线性参考系统设计了一种针对道路网络的移动对象索引模型。与FNRtree及相关改进的索引方法相比,该方法在移动对象位置更新及添加上有更高的效率,在相关查询上结果更加合理。     

城市道路网分层方法与存取技术

针对西安市道路网矢量源数据，从定性的角度提出了城市道路网的分层依据，实现了西安市道路网的分层，完成了分层道路网数据向Oracle空间数据库的加载，总结了基于OO4O(Oracle objects for ole)接口访问道路网空间数据库的技术要点，阐释了典型例程，为设计和实现基于空间数据库的分层路径寻优算法奠定了基础。     

基于位置范围的道路网skyline查询

随着无线通信和定位技术的发展,道路网skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。考虑到现今道路网中位置隐私保护和定位设备的精度问题,用户在道路网上的位置通常用一个范围来表示。但是,已有的道路网skyline研究都是基于单一查询点。针对这一问题,研究了一种新的查询——基于位置范围的道路网skyline查询(RNS),提出了一种基于边界点替换的有效查询处理算法。另外,针对已有的道路网skyline查询中复杂的道路网距离计算对查询效率的影响问题,通过计算兴趣点在道路网上的有效skyline路段,将其与道路网信息融合,建立了道路网skyline模型。基于该模型设计了一种能有效支持RNS查询的道路网skyline索引SSR-tree,提出了基于索引的RNS查询处理算法。通过大量实验验证了所提方法的有效性,并比较了基于索引的算法在查询效率和精度上的提高。     

三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法

针对已有的道路建模技术中建模效果不理想,在大尺度道路网建模中缺乏有效的辅助交互技术支持的问题,通过对立交结构进行分析,提出一种有效的三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法.首先将道路信息预处理,根据处理后的有效数据构建欧拉图,用来表达道路立交结构的拓扑关系;然后利用欧拉图和道路的结构特性计算得到道路的层级关系;再根据控制点、欧拉图的拓扑信息和道路网格,构建立交结构的三维模型;最终构建辅助信息工具,实现对道路网的交互编辑.选取多个类型的立交结构道路网进行实验,结果证明,所提方法在立交结构类型上的应用更广泛,在计算正确率、优化交互编辑过程上有一定优势.     

混合蚁群算法在城市交通路径规划中的应用

为诱导车辆在城市交通路网中规划较优出行路线以提高出行质量,研究并建立了城市道路权值模型。此外,分析比较粒子群算法和蚁群算法各自优缺点,将两个算法分别做了改进,提出一种混合粒子群蚁群算法,并利用道路权值模型对三种算法在路径寻优效果上做了比较和分析。实验结果表明该改进的混合算法在路径规划准确度和算法计算效率上均优于粒子群和蚁群算法,取到了较好的效果。     

结合区域生长和水平集的遥感影像道路提取

提出了一种基于主成分分析(PCA)的彩色区域生长算法,并将该方法与水平集方法相结合用于高分辨率遥感影像中城市道路的提取。首先利用区域生长方法分割出大致的道路区域;然后利用预分割的结果构造初始水平集函数,进一步利用一种消除重新初始化操作的水平集方法进行道路边缘演化;最后,提出了一种不用反复初始化的水平集局部边缘修正算法,并利用该方法对因障碍物影响而错分的局部道路边界进行修正。实验结果表明,该方法能完整、有效地提取高分辨率遥感影像中的道路目标,且人工干预较少,具有较强的实用性和抗噪能力。     

从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法

在综合几种现有算法优点的基础上,提出一种新的道路提取策略。首先以角度纹理特性法分割原始影像;接着利用直线匹配原理剔除初始分割结果中的非道路地物,得到更为规则的道路条带;然后通过形态学手段获得道路中心线,并将每条中心线拆分为多段直线;结合上下文知识的马尔可夫模型被用于组织道路段的中心线,从而恢复完整道路网。实验结果表明：新方法具有良好的性能,可以从高分辨IKONOS遥感影像中提取出复杂的城市道路。     

基于时空信息的交通流预测

交通流量预测是城市道路交通信号控制中的重要组成部分。为了提高预测的准确性,基于路口视频检测器数据,提出了一种交通流量预测的交通数据分析方法。随着逐年提高的计算能力,深度学习方法进行短时交通流预测越来越流行,经典的交通流量预测方法通常只能根据被预测道路自身的数据进行分析和决策,而往往较少考虑由同一区域不同道路之间的交通流量关联性。基于城市核心路网交通数据,提出一种基于时空信息的TS-LSTM模型,并与其他经典模型进行比较,所得出的结果验证了相比其他方法而言,该模型具有较高的预测精度。     

基于步行GPS轨迹的路网提取方法

准确提取和及时更新路网信息,对于道路规划和车辆导航等方面至关重要。目前,基于GPS轨迹的路网提取方法一般是从浮动车或出租车的GPS轨迹中挖掘城市主干路网。然而,现有方法忽略了小路的自动提取,它对于抗震救灾、小区导航或乡村游览等场合非常重要。因此,本文提出基于步行GPS轨迹的路网提取方法,分为数据预处理、道路中心线生成和路网精度评价3个部分。其中,先后采用轨迹点聚类、聚类点分割和中心线拟合等方法生成道路中心线。通过自行采集的步行GPS数据进行实验,结果表明,本文方法能够准确提取路网,覆盖率可达96.21%,而误检率仅3.26%;并且能够提取小路和更新路网。     

城市道路交叉口计算机辅助设计系统

为提高平面交叉路口的通行能力,基于中国城市道路交通设计理论与方法,运用软件工程的思想完成城市道路交叉口计算机辅助设计系统的设计与实现.系统的数据结构设计合理,能为未来交通控制方案的生成和仿真评价软件的开发提供接口.应用实例表明该系统内核模型符合我国道路交通的实际情况,能大大提高道路平面交叉口设计的效率.     

高分辨率卫星影像上被行道树遮蔽的主干道的提取

在城市道路提取过程中,由于行道树的遮挡,导致部分城市主干道路不能够直接被检测出来,这阻碍了道路自动提取的过程。针对这个问题文章进行了研究,提出了在高分辨率彩色卫星影像中使用行道树信息的光学特性和几何特性共同来进行道路提取。实验表明文章提出的方法是有效的。     

结合区域生长和GVF-Snake的遥感影像道路提取

基于待分割目标的灰度特征分布,提出了一种能自适应地改变生长准则参数的区域生长方法。将该自适应区域生长算法与GVF-Snake模型相结合用于高分辨率遥感影像道路提取,即用自适应区域生长方法提取出大致的道路区域,对生长出的道路图,利用数学形态学进行内部腐蚀并获得道路区域轮廓线,以该轮廓线作为GVF-Snake模型的初始轮廓,利用GVF-Snake模型进行道路跟踪,得到最终的道路提取结果。实验结果表明该方法能有效地提取高分辨率遥感影像中的道路目标,具有一定的实用性和鲁棒性。     

一种高斯混合模型组合分类的机载LiDAR城区道路提取方法

城区道路自动提取一直是遥感领域研究的重点和热点之一。针对遥感影像提取易受建筑物和植被遮挡的影响,点云数据提取道路边界又较模糊的不足,提出了一种高斯混合模型组合分类的道路提取方法。该方法利用融合影像即含有色彩信息的点云数据,首先对滤波后点云中的反射强度属性,运用偏度平衡法粗提取道路点云;再对点云数据中的灰度信息和点密度属性采用高斯混合模型组合分类提取道路的种子区域,并利用强度影像扩展和约束该区域;最后运用主动轮廓法和数学形态学方法进一步优化并提取道路中心线。为验证该方法的有效性,分别采取位于国外某城市的两组LiDAR点云数据进行实验。结果表明,该方法可以有效地减弱阴影遮挡对道路提取的影响,提取的道路中心线较为平滑,道路的提取质量达到85%以上。     

基于Hough变换和路径形态学的城区道路提取

针对高分辨率遥感影像上城区道路的特点,提出一种基于Hough变换和路径形态学的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。用Hough变换检测主要道路的方向及长度,建立邻接图,根据邻接图确定路径的方向和长度,将这些确定的路径看作狭长但并非完全笔直的结构元素。实验结果表明,该方法不仅能够检测出直线道路信息,还能检测出宽的弯曲的道路及细长的曲率比较小的道路信息。