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。     

针对高速数据流的大规模数据实时处理方法

以实时传感数据和历史感知数据为基础的各类计算需求逐渐成为当前物联网应用建设中的关键,如何实现基于高速数据流和大规模历史数据的实时计算成为数据处理领域的新挑战.现有批处理方式的MapReduce大规模数据处理技术难以满足此类计算的实时要求.文中结合城市车辆数据的实时采集与处理应用,在理论和实践分析的基础上,提出了一种针对高速数据流的大规模数据实时处理方法,并对方法中的本地阶段化流水线、中间结果缓存等关键技术瓶颈进行了改进.其中,根据系统参数控制阶段化流水线,使CPU得到了充分、有效利用;通过改造内外存数据结构、读写策略和替换算法,优化了本地中间结果的高并发读写性能.实验表明,上述方法可以显著提升大规模历史数据上数据流处理的实时性和可伸缩性.     

基于Spark的实时视频分析系统

视频监控技术在交通管理、公共安全、智慧城市等方面有着广泛的应用前景,且向着智能识别、实时处理、大数据分析的方向发展. 本文针对大规模实时视频监控提出了新的解决方案. 基于Spark streaming流式计算、分布式存储及OLAP框架,使多路视频处理在可扩展性、容错性及数据多维聚合分析上具有明显的优势. 系统根据视频处理算法划分为单机处理与分布式处理. 并将视频图像处理与数据分析耦合,利用Kafka消息队列与Spark streaming完成对多路视频输出数据的进一步操作. 结合分布式存储方案,并利用OLAP框架实现对海量数据实时多维聚合分析与高效实时查询.     

基于GIS的道路事故黑点聚类应用研究

由于地理信息系统中数据的多样性和空间复杂性,在GIS数据空间挖掘时原有的挖掘算法会遇到一些新问题。本文针对城市道路网中交通事故黑点发掘问题,对基于密度的DBSCAN算法进行改进,使改进后的算法能够确保聚类仅在连通空间内进行。最后以某市交通事故数据为例对该方法进行验证,实验结果表明此方法是有效的。     

顾及多特征的多尺度道路网相似性计算模型

针对现有的多尺度道路网相似性计算方法对道路网特征顾及不足的问题，提出了一种顾及全局轮廓和局部细节的多特征多尺度道路网空间相似性计算模型。该模型首先提取道路网的全局轮廓边界，通过傅里叶描述子计算出轮廓边的形状相似性，以此来度量多尺度道路网的全局相似性；其次，将能够反映局部密度特征的道路网眼引入到局部相似性计算中，分别求取网眼之间的拓扑相似度和几何相似度，二者结合计算多尺度道路网的局部相似性；最后，进行全局特征和局部特征的相似性归一化，对多尺度道路网目标相似性进行整体度量。实验结果表明，该模型计算结果与实际地物特征变化程度保持了较高的一致性，比较符合人类认知。     

吉林一号视频星数据在车辆检测中的可行性

针对新型高分辨率视频卫星数据应用于车辆检测问题,提出了一种包括车辆检测、交通密度计算、车速估算3个主要功能的车辆自动检测的算法。首先,基于自适应背景估计算法,利用背景差分法对每帧图像进行处理,得到静态背景图,再通过帧间差分法提取车辆得到车辆检测结果;其次,对车辆做缓冲分析得到每个缓冲区的车辆数量,利用交通密度公式估计出每帧图像中的车辆在整个道路网中的交通密度值;然后,利用车速估计公式估计出车辆的速度;最后,按上述方法得到整个视频的车辆自动检测分析结果。以"吉林一号"视频星数据为例进行了实验验证,经与其他方法比较证明该算法具有很好的可行性以及适用性。     

基于G PS的地图匹配方法的研究与实现

本文讨论了车辆导航系统中GPS实时信息在数字地图上的匹配问题.分析了由于GPS精度误差以及道路网复杂等因素而可能造成直接定位不准确问题,提出了基于GPS实时信息的地图匹配算法,一方面考虑了GPS点的轨迹与道路网的相似性,另一方面也充分利用了GPS数据中有关车辆的实时信息,如航向等,提高了定位的准确性.     

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.     

水质遥感信息与GIS集成方法与实现

讨论了RS和GIS技术及其集成的内在涵义、相互关系。以太湖流域的多源水环境监测信息为对象,将灰度图像数据与地面实测数据相结合,提出了基于RS、GIS集成技术的太湖流域动态监测分析方法。以RS、GIS和VisualBasic为工具,开发了太湖水环境监测信息管理系统,并简单地阐述了该系统的组成,通过对实际监测数据的处理和表达,说明了该系统在快速、高效、实时等方面具有明显优势。     

基于POI数据的城市功能区识别与分布特征研究

以天津市中心城区为研究对象,基于丰富的OSM道路网数据、POI大数据在精细化尺度下进行功能区识别：利用OSM道路网数据生成道路空间将天津市中心城区划分成1 960个研究单元,结合权重赋分的POI数据分析其密度分布以及功能区分布特征。研究结果表明：(1)在城市功能密度分布中,除工业功能在中心城区外围有集中分布以外,其他城市功能的分布都呈现出从中心向外围逐渐分散的特征;(2)单一功能区中,商业区和公共管理与公共服务区所占比重较大,其他4个单一功能区所占比重较小;(3)混合功能区中,以商业—公共管理与公共服务为主的混合功能区所占比重最大;(4)将功能区识别结果与高德地图对比分析,发现识别结果准确性较高。     

基于实测流量的局域路网随机分配模型

针对城市局域路网所能获取的出行需求条件通常是重要交叉口的流量数据,而不是完整的出行OD矩阵的特点,在分析城市道路转弯比例时变稳定性的基础上,采用交叉口转弯比例作为重要参数,建立基于蒙特卡罗随机系统模拟思想的局域路网交通分配模型,并给出局域路网仿真分配系数矩阵的计算方法。将该模型在实际路网中进行应用测试,分配流量与实测数据的比对结果验证了该方法的适用性。     

多重处理的道路拥堵识别可视化融合分析

目的 随着城市交通拥堵问题的日益严重,建立有效的道路拥堵可视化系统,对智慧城市建设起着重要作用。针对目前基于车辆密度分析法、车速判定法、行驶时间判定法等模式单一,可信度低的问题,提出了一种基于DBSCAN+（density-based spatial clustering of applications with noise plus）的道路拥堵识别可视化方法。方法 引入分块并行计算,相较于传统密度算法,可以适应大规模轨迹数据,并行降维聚类速度快。对结果中缓行区类簇判别路段起始点和终止点,通过曲线拟合和拓扑网络纠偏算法,将类簇中轨迹样本点所表征的路段通过地图匹配算法匹配在电子地图中,并结合各类簇中浮动车平均行驶速度判别道路拥堵程度,以颜色深浅程度进行区分可视化。结果 实验结果表明,DBSCAN+算法相较现有改进的DBSCAN算法时间复杂度具有优势,由指数降为线性,可适应海量轨迹点。相较主流地图产品,利用城市出租车车载OBD（on board diagnostics）数据进行城区道路拥堵识别,提取非畅通路段总检出长度相较最优产品提高28.9%,拥堵识别命中率高达91%,较主流产品城区拥堵识别平均命中率提高15%。结论 在城市路网中,基于DBSCAN+密度聚类和缓行区平均移动速度的多表征道路拥堵识别算法与主流地图产品相比,对拥堵识别率、通勤程度划分更具代表性,可信度更高,可以为道路拥堵识别的实时性提供保障。     

智能网联车环境下基于路段评分的数据转发模型

智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent connected vehicles,RSSM)。首先,根据车辆密度将路段分为两部分,并分别对两部分路段上节点间的连通性进行建模,之后得到整条路段上节点间的连通性作为该路段的得分。然后,计算整个路网中所有路段上节点间的连通性并将其作为上述路段的得分,依据整个路网对路段的评分实现源节点到目的节点的动态路径规划,保障所规划的数据转发在整体上最优。最后,在结合实验平台NS3与SUMO上进行仿真对比,实验结果表明：与同类算法相比,本文提出的数据转发模型RSSM在数据投递成功率和时延方面均优于同类数据转发方法。     

动态视角下的城市道路交通网络失效评价模型

利用可靠性相关理论,在对交通网络状态变化规律分析的基础上,给出了了城市道路交通单元及交通网络的‘失效—非失效’态的表达方法;分析了路段单元及交通网络的状态从观察起始点t0到首次演变到‘失效态’的时间分布规律,并以此为基础推导了城市道路单元及交通网络的失效概率、平均失效时长、失效率以及条件失效时长等失效评价模型,给出了模型标定的方法。以国内某城市核心城区5条道路单元组成的路网为实例,对首次失效时间进行了分布拟合及检验,对模型进行了标定,并将模型计算结果与实际观察结果进行了对比。结果表明,利用对数正态分布来拟合首次失效时间较为理想,而且模型的计算结果与实际观察结果也非常接近,表明模型具有良好的实用性。     

移动群智感知下的交通流速缺失数据恢复算法

GPS等设备的普及使得基于大规模车辆数据的城市级道路状态评估成为可能,本文研究移动群智感知下的交通流速缺失数据恢复问题.首先,利用探测车收集车辆数据,设计了基于网格密度提取路网的方法;其次,针对GPS数据特点设计一种自适应的路段流速计算方法,得到交通流速矩阵;再次,对交通状况评估时存在的数据缺失情形进行分类,基于数据时...     

基于共享单车GPS数据的小区道路生成方法

利用GPS数据生成路网对城市交通有着重要意义。由于机动车自身对道路条件的要求,利用机动车GPS提取路网主要针对城市主干道及主路,忽略了小路及小区路网。为完善城市路网,提出了一种基于共享单车GPS轨迹的道路拓扑结构生成方法。首先提取路网拓扑节点,通过引入趋势夹角判断转折点后利用转向角分析确定拓扑点。然后提取道路线型,通过OW(opening window)算法对轨迹进行分割、基于DBCSAN算法思想提出一种对子轨迹聚类方法,再提取特征点来拟合道路中心线。利用缓冲区验证路网的精度,结果表明该方法生成的道路既能确保拓扑结构又具有较高的覆盖率。     

Classification of urban morphology with deep learning: Application on urban vitality

There is a prevailing trend to study urban morphology quantitatively thanks to the growing accessibility to various forms of spatial big data, increasing computing power, and use cases benefiting from such information. The methods developed up to now measure urban morphology with numerical indices describing density, proportion, and mixture, but they do not directly represent morphological features from the human's visual and intuitive perspective. We take the first step to bridge the gap by proposing a deep learning-based technique to automatically classify road networks into four classes on a visual basis. The method is implemented by generating an image of the street network (Colored Road Hierarchy Diagram), which we introduce in this paper, and classifying it using a deep convolutional neural network (ResNet-34). The model achieves an overall classification accuracy of 0.875. Nine cities around the world are selected as the study areas with their road networks acquired from OpenStreetMap. Latent subgroups among the cities are uncovered through clustering on the percentage of each road network category. In the subsequent part of the paper, we focus on the usability of such classification: we apply our method in a case study of urban vitality prediction. An advanced tree-based regression model (LightGBM) is for the first time designated to establish the relationship between morphological indices and vitality indicators. The effect of road network classification is found to be small but positively associated with urban vitality. This work expands the toolkit of quantitative urban morphology study with new techniques, supporting further studies in the future.     

高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取

提出一种从高分辨率遥感影像提取城市区域道路网络的方法。该方法采用改进的数学形态学运算方法对影像进行分割,进而得到粗略道路信息网,然后利用道路网的几何特征实现道路与建筑物的有效区分,最后通过抽骨架的方法获得最终道路网中心线。试验数据为某一城区高分辨率卫星影像,并对最终提取的结果进行了评价,结果表明,所提出的方法能够从高分辨率多波段卫星遥感影像上精确、有效、自动提取城区道路网络。     

出租车数据的城市道路网路段通行时间估计方法

城市路段通行时间估计能够更好地运营和管理城市交通。针对包含起点-终点位置,行程时间和距离信息的GPS行程数据,提出了一种城市道路网短时通行时间的估计模型。首先将城市道路网按照交叉路口分解为多个路段,并基于k-最短路径搜索方法分析司机行进路线。然后针对每一个路段,提出了双车道通行时间多项式关联关系模型,既能提升道路网通行时间精细度,又能避免因训练数据不足导致的路网通行时间过拟合问题。最后以最小化行程期望时间和实际行程时间之间的均方误差为优化目标,拟合道路网通行时间。在纽约出租车数据集上的实验结果表明,所提模型及方法相对于传统单车道估计方法能够更准确地估计城市道路网路段的通行时间。     

蒙特卡罗法在局域网交通信息估计中的应用

为解决理论计算需要事先已知车辆行驶路径的问题,提出采用蒙特卡罗法设计局域路网交通信息估计集成仿真模型,可利用有限交通采集设备,实现全面掌握城市路网交通运行状况、快速有效制定管理措施的目的。在实际路网上的研究结果表明,其具有良好的可靠性,可为先进交通管理系统（ATMS）相关交通模型的建立和交通采集设备的布设提供依据。