一种改进的Hausdorff距离地图匹配方法

目前的地图匹配算法分为在线和离线匹配两类。针对离线地图匹配中Marchal算法精度较低的问题,提出了一种改进的Housdorff距离匹配算法,利用航线方向角与Housdorff距离对Marchal匹配算法进行了改进。通过仿真试验的定性定量分析,新算法可以较好地纠正矢量数据不完整时产生的错误结果,很大程度上提高了匹配的准确性,可以为导航系统以及规划部门提供保障服务。     

基于Zernike形状矩的地图匹配算法

地图匹配算法的有效性和可靠性对于智能交通系统而言是非常重要的,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下（如道路交叉口）仍然不能提供合理的输出。采用D-S证据理论融合当前车辆位置信息和方向信息可以有效地扩大待匹配道路之间的差异,但在复杂路网下信息量的不足会降低其匹配精度。因此,为了提高道路网络中的地图匹配精度,提出了基于Zernike形状矩的地图匹配算法。新算法引入Zernike矩描述轨迹曲线的形状,进一步修正了错误结果。通过仿真和实验表明,新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。     

荒野环境中的移动机器人定位方法研究

针对荒野环境中的特征稀少,传统的通过提取点云特征点进行匹配的点云配准方法无法准确地进行定位的问题,提出了一种先建立离线点云地图,再利用离线地图进行定位的定位方法.建图过程使用GPS、IMU、激光点云信息,利用GPS信息优化正态分布变换配准算法的配准过程,建立高精度的离线点云地图;定位过程先加载离线地图,使用激光点云、I...     

基于LBP算子及伪Zernike的景象匹配算法

针对目前景象匹配算法耗时长、匹配率低等缺陷,提出基于改进的局部二进制模式（LBP）及伪Zernike矩的景象匹配算法。采用伪Zemike矩提取特征点邻域的方向和尺度信息,利用改进后的LBP算子提取邻域的纹理信息。对尺度、方向信息进行主成分分析并二值化,与纹理信息组成混合矩构成特征点邻域的特征描述子。实验结果表明,该算法的计算复杂度比其他典型算法低,匹配时间为0．05S,基本满足实时性。给出各种情况下的匹配效果图,并将匹配率逐一对比,该算法的匹配率在标准情况下为100％,旋转变化下为64．52％,亮度变化下为53．84％,均高于其他算法,而在尺度变化下的匹配率与其他典型算法基本持平。     

地图匹配技术及其在智能交通系统中的应用

地图匹配(Map Matching)技术利用电子地图和定位信息来确定车辆在道路上的准确位置,是一种软件纠错技术。该文在引入地图匹配问题的基础上,分析讨论了目前主要的地图匹配算法,并结合智能交通系统(ITS)的需求,探讨了车辆所在道路上具体位置的识别方法,最后对地图匹配技术在ITS中的应用进行了回顾和展望。     

基于权重的地图匹配算法

该文分析了地图匹配的误差来源,提出了一个基于权重的地图匹配算法。该算法将GPS定位数据转换成道路网络的弧的权重,然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了定位点的当前信息和历史信息,并且能够在很大程度上降低定位误差对地图匹配效果的影响。     

基于最小二乘法的联合地图匹配算法的研究

地图匹配是车辆监控与管理系统的主要功能之一.从提高地图匹配算法准确率和缩短监控系统所需地图匹配时间的角度出发,提出了一种新的基于最小二乘法的联合地图匹配算法.该算法利用最小二乘法改进几何线到线地图匹配算法和拓扑结构地图匹配算法,根据路段混合使用算法,能实时准确地将行驶车辆匹配到相应的道路上.实验仿真表明,该算法为几何线到线在平行路段匹配不准的问题和拓扑范围越大匹配越不准的问题提供了有效的解决方法,具体可应用于路网密集的区域,为路网密集区域的道路定位与路径匹配提供准确和快捷的途径.     

基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法

针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

一种Pseudo-Zernike矩的改进算法

Pseudo-Zernike矩在模式识别中被广泛采用。但由于Pseudo-Zernike矩的复杂性,相关算法研究尚未得到良好解决。文中对常用算法进行改进,提出了一种直接将矩形图像映射到单位圆内进而求取Pseudo-Zernike矩的算法,并将其应用于识别阿拉伯数字。实验结果表明该算法在计算速度和识别精度上都有明显提高。     

基于短时预测的地图匹配算法

地图匹配算法的有效性和可靠性对于车载导航系统而言非常重要,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下(如道路交叉口)仍然不能提供合理的输出。因此,为了提高道路网络中的地图匹配精度,提出了基于短时预测的地图匹配算法。该算法首先使用待匹配定位点的历史信息建立短时预测模型,从而获取到待匹配时刻未来一段时间内的位置预测点;然后使用待匹配定位点和短时预测点与道路之间的平均距离替换待匹配定位点与道路之间的距离;最后采用Dempster-Shafer证据理论融合车辆与道路之间的距离信息和方向信息,有效地扩大了待匹配道路之间的差异,从而提高了算法的鲁棒性。仿真和实验表明,新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。     

一种导航地图匹配算法

在分析影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素的基础上,依据车辆运动的连续性,引入道路网络的分块思想,并利用车辆行驶的位置和方向信息及实际道路网络的拓扑特性,提出一种时间复杂度为O(c)的新型快速地图匹配算法.对实际跑车数据的仿真结果表明:该算法的匹配正确率不低于95%,单点匹配时间不超过0.01 ms.     

基于模糊模式识别的车辆定位地图匹配算法

针对传感器给出的车辆定位信息的不确定性,提出了基于模糊模式识别技术获得匹配道路的算法。给出的算法不需要车辆行驶的速度、方向参数,利用车辆定位轨迹与电子地图道路网之间的相似性,结合车辆实际行驶情况,得出定位点到候选道路之间的距离、相邻采样时刻定位点连线与候选道路之间的夹角、候选道路与历史匹配道路连通性的隶属函数,按照最大隶属原则选择匹配道路。通过实验验证,表明该算法具有可靠性,适用面广,能有效地提高车辆定位的精度。     

基于SparkStreaming的海量GPS数据实时地图匹配算法

浮动车GPS数据作为交通信息处理的基础,随着被监控车辆数量的高速增长,产生了海量GPS数据,对地图匹配提出了高挑战,为了解决传统匹配方法难以满足匹配效率和精度的不足,提出一种针对于海量GPS数据的实时并行地图匹配算法,能够同时保证较高匹配精度和运算效率。构建一种面向实时数据流的高效、准确实时地图匹配算法,首先通过引入速度、方向综合权重因子对依赖历史轨迹的离线地图匹配算法进行重构,进而引入Spark Streaming分布式计算框架,实现地图匹配算法的实时、并行运算,大幅提升实时地图匹配效率。实验结果表明,该算法在复杂路段的匹配准确率较常规拓扑匹配算法提高10%以上,整体匹配准确率达到95%以上;在匹配效率方面,较同等数量的单机服务器可提高效率4倍左右。实验结果表明,该算法在由11台机器组成的计算集群上实现8 000万个GPS数据点的实时地图匹配,证明了该算法可以完成城市地区的实时车辆匹配。     

考虑时空特性的动态权重实时地图匹配算法

针对当前实时地图匹配算法难以同时保证匹配高准确性和高实时性的问题,提出一种基于动态权重的实时地图匹配改进算法。首先,算法考虑了相邻全球定位系统（GPS）轨迹点在时间、速度和方向上的约束关系,以及道路网拓扑结构,并基于时空特性分析,建立了距离权重、方位权重、方向权重和连通性权重组成的权重模型;然后,根据GPS轨迹点自身属性信息,建立了动态权重系数模型;最后,根据置信度水平选择最佳匹配路段。用三条总长36 km的重庆城市公交车行驶轨迹进行测试,结果显示：所提算法平均匹配正确率达到97.31%,单个轨迹点匹配平均延迟为17.9 ms。新算法匹配正确率和实时性较高,在Y形路口和平行路段的匹配效果上优于对比算法。     

基于时空分析的地图匹配算法研究

地图匹配技术被广泛用于GPS导航、城市道路交通状态分析等领域。针对目前城市浮动车数据量日益庞大,地图匹配算法实时性差、匹配率不高的缺点,提出了一种基于时空分析的地图匹配算法。算法在对城市路网建立网格索引的基础上,综合考虑了空间几何、路网拓扑信息及上下文因素对选取GPS投影点的影响,大大提高了匹配效率和匹配精度。实验结果表明,算法能够满足工程应用中浮动车地图匹配的实时性和准确性。     

智能型地图匹配综合算法的研究

介绍自行设计的一种依历史轨迹推导的算法，在此基础上针对地图匹配过程中出现的问题，提出一种地图匹配的智能型综合算法，实验证明：该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法。     

基于GPS浮动车数据的矢量地图校正算法

针对矢量数字地图生成过程中产生的误差以及传统校正算法精度低、无法校正拓扑错误等不足,提出通过对GPS浮动车数据进行聚类分析,提取GPS浮动车数据中隐含的道路节点位置信息,对道路图层进行校正的算法。应用该算法,在VB6.0开发环境和MapInfo二次开发控件MapX支持下,实现了重庆市江北区道路图层中部分快速路的校正,校正后的道路通过与Google Earth比较,发现校正后道路图层拓扑明显比校正前更加吻合实际的道路拓扑。与传统常规方法相比,该算法无需选取控制点信息,能够很好地修正路网拓扑错误,适合实际应用中的复杂情形。