CN105528955B - 生成道路网络的方法及其装置 - Google Patents

生成道路网络的方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105528955B
CN105528955B CN201410515332.3A CN201410515332A CN105528955B CN 105528955 B CN105528955 B CN 105528955B CN 201410515332 A CN201410515332 A CN 201410515332A CN 105528955 B CN105528955 B CN 105528955B
Authority
CN
China
Prior art keywords
level
area
track
grid
neighbours
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410515332.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105528955A (zh
Inventor
胡国强
段宁
丁建栋
朱俊
嵇鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
International Business Machines Corp
Original Assignee
International Business Machines Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by International Business Machines Corp filed Critical International Business Machines Corp
Priority to CN201410515332.3A priority Critical patent/CN105528955B/zh
Priority to US14/868,744 priority patent/US10452810B2/en
Publication of CN105528955A publication Critical patent/CN105528955A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105528955B publication Critical patent/CN105528955B/zh
Priority to US16/576,489 priority patent/US11270039B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3863Structures of map data
    • G01C21/387Organisation of map data, e.g. version management or database structures
    • G01C21/3881Tile-based structures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3807Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815Road data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3833Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3844Data obtained from position sensors only, e.g. from inertial navigation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/18Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种生成道路网络的方法及其设备。该生成道路网络的方法包括:基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域;以及通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。

Description

生成道路网络的方法及其装置
技术领域
本发明涉及地图推断技术,更具体地,涉及一种生成道路网络的方法及其装置。
背景技术
近年来,利用全球定位系统(GPS)进行道路地图推断的技术已经吸引了大量的研究兴趣,因为在该技术中,利用从GPS得到的交通工具的实际行驶路线的大量轨迹数据推断道路地图,与传统的现场地理勘察方式相比,利用GPS进行道路地图推断的效率高得多。在许多应用中,例如,轨迹模式挖掘、行进活动分析、车队管理等应用中,推断出的道路地图典型地可用于将原始轨迹转换成具有较小数据量和/或浓缩的语义的抽象轨迹。
已开发出多种技术利用从GPS得到的交通工具的实际行驶路线的大量轨迹数据推断道路地图。然而,在现有技术中,所生成的道路地图是可用于导航的可路由的全功能道路地图。一方面,这样的全功能道路地图需要计算每条GPS轨迹的地理特征,这导致需要大量的计算开销,并且难以扩展。例如,从大约1000条GPS轨迹进行地图推断计算大约需要花费一个小时的时间。另一方面,全功能道路地图对于比如轨迹模式挖掘、行进活动分析、车队管理等除了导航应用之外的应用来说,其所包含的用于导航的交通信息是不需要的。因此对于这些应用来说,全功能道路地图是冗余的,完全可以使用数据量更小的地图,以便于传输和存储。
因此,需要一种能够以更高的效率和/或可扩展的方式从原始GPS轨迹数据生成道路地图的技术。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种生成道路网络的方法。该方法包括:基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域;以及通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。
根据本发明的另一个方面,提供了一种道路网络生成设备,包括:聚集部件,被配置为基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域;以及连接形成部件,被配置为通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。
根据本发明的另一个方面,提供了一种用于生成道路网络的系统,包括:用于基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域的装置;以及用于通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接的装置。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的用于生成道路网络的方法的示例性流程图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的轨迹图的一个实例。
图4示出了根据本发明的一个实施例的轨迹图被网格单元覆盖的示意性视图。
图5示出了根据本发明的一个实施例的覆盖有网格单元的轨迹图的局部放大图。
图6示出了根据本发明的一个实施例的网格单元被聚集为一级区域之后的轨迹图的局部放大图。
图7示出根据本发明的一个实施例的确定相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹的方法的流程图。
图8示出了示意性的实际地图。在图8中,用被填充以灰色的方框之间的空白表示道路。
图9示出了与图8中的地图对应的根据本发明的实施例生成的道路网络图。
图10是说明根据本发明的邻居一级区域的概念的视图。
图11是说明根据本发明的有效邻居的概念的视图。
图12示出根据本发明的一个实施例生成的包括节点和连接的道路网络。
图13示出了根据本发明的一个实施例的道路网络生成设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图1显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图1所示,计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图1未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图1中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信,和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网
(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,
网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
现在参看图2,图2示出了根据本发明的一个实施例的用于生成道路网络的方法2000的示例性流程图。
该用于生成道路网络的方法2000可以包括:在步骤2100,可以基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域;在步骤2200,可以通过将具有3个及3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个及3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点;在步骤2300,可以通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。在步骤2400,可以使用所形成的道路网络表示轨迹。其中,步骤2200和步骤2400不是实现根据本发明的生成道路网络的方法所必需的,而是可选的步骤,因此以虚线框表示。即,根据本发明的一个实施例,方法2000可以仅包括聚集网格单元的步骤2100和形成道路网络的连接的步骤2300,而不影响本发明的实现。
该方法2000可以在例如图1所示的计算机系统/服务器12上或其它机器上实现。并且该方法2000可以作为机器可读的指令被编码为软件、硬件、固件。应注意,在该方法2000中,各个步骤可以合并执行,并且不一定要按照所描述的顺序执行。例如,步骤2200和步骤2300可以交换顺序而不影响本发明的实现。也就是说,在步骤2100中形成一级区域之后,可以先形成道路网络的连接,再形成道路网络的节点。
以下具体描述方法2000的各个步骤。
在步骤2100,可以基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域。
为了更充分地理解本公开,以下将描述轨迹图以及预先在轨迹图上划分的多个网格单元。
图3示出了根据本发明的一个实施例的轨迹图的一个实例。如图3所示,轨迹图上的每条线都代表一条“轨迹”。轨迹的物理意义可以是交通工具的实际行驶路线。优选地,可以通过连接来自定位装置(如:GPS)的位置点序列得到轨迹。作为一个示例,576条轨迹可以覆盖7×5公里的区域。
优选地,多个网格单元的尺寸可以基于预先设置的道路网络的空间精度和每个方向的聚集单元个数限制设定。道路网络的空间精度是指所希望的道路网络的空间分辨率,是根据本发明的生成道路网络的方法的一个可变的输入参数。可以由用户根据需要设置道路网络的空间精度,也可以提前被设置在系统中。例如,该空间精度可以被设置为50米、100米、200米等。聚集单元个数限制是指在将网格单元聚集为一级区域时,各个方向最多可以聚集的网格单元的个数。聚集单元个数限制也是根据本发明的生成道路网络的方法的一个可变的输入参数,其可以由用户根据需要设置或由系统设置。例如,聚集单元个数限制可以是1、2、3……等任意自然数。优选地,网格单元是正方形的格子。优选地,网格单元的尺寸小于或等于所述道路网络的空间精度除以所述聚集单元个数限制所得到的商。例如,在道路网络的空间精度被设置为100米,横向和纵向聚集单元个数限制都被设置为2的情况下,网格单元的边长可以小于或等于100÷2=50米。即,网格单元可以为50m×50m的格子。在这样的情况下,代表7×5公里的区域的轨迹图将被14000个网格单元所覆盖。聚集单元个数限制在各个方向可以相同也可以不同。
图4示出了根据本发明的一个实施例的轨迹图被网格单元覆盖的示意性视图。在图4中,网格单元的边框用黑色实线示出。
图5示出了根据本发明的一个实施例的覆盖了网格单元的轨迹图的局部放大图。
在图5中,为清楚起见,网格单元的边框用灰色实线示出,轨迹用黑色实线示出。从图5中可见,每条轨迹被网格单元分割为若干轨迹段,但是并非每个网格单元内都含有至少一个轨迹段。例如,在椭圆形框510内的四个网格单元内都包括至少一个轨迹段,而在椭圆形框520内的四个网格单元则都不包含任何轨迹段。
将网格单元聚集为一级区域的一个目的在于抛弃不包含任何轨迹段的网格单元。由于在本公开中,利用轨迹来构造道路网络,所以在生成道路网络时不需要考虑不包含任何轨迹段的网格单元。因此,在聚集网格单元时不需要聚集不包含任何轨迹段的网格单元。同时,由于在生成道路网络时不需要处理不包含任何轨迹段的网格单元,所以根据本发明的生成道路网络的方法所使用的数据量将极大地减少,相应地,计算复杂度和所需的存储空间都将显著降低。
将网格单元聚集为一级区域的另一个目的在于,使得由邻近的不同轨迹构成的轨迹簇包括在同一个区域中,而不是被分开到两个网格单元中。
仍然参考图5,例如,在椭圆形框510内的四个网格单元中,存在包括两条邻近轨迹的轨迹簇。然而,该轨迹簇位于不同的网格单元中。为了进一步提高生成的道路网络的准确性和降低计算复杂度,可以将覆盖同一轨迹簇中不同轨迹的不同网格单元聚集在一起形成一个一级区域。
图6示出了根据本发明的一个实施例的网格单元被聚集为一级区域之后的轨迹图的局部放大图。
如图6所示,不包含任何轨迹段的网格单元被丢弃,同时覆盖同一轨迹簇中不同轨迹的不同网格单元被聚集在一起形成多个一级区域。例如,在图5中示出的椭圆形框510内的四个网格单元在图6中被聚集为一级区域610。
以下将描述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元以形成一级区域的优选实施例。
优选地,在步骤2100处聚集网格单元以形成一级区域时,可以基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元。即,优先聚集密度高的网格单元。更优选地,可以在未达到所述聚集单元个数限制的情况下,如果确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则聚集当前网格单元与该相邻的网格单元,否则将当前网格单元作为一级区域。
为了保证满足道路网络的空间精度要求,聚集网格单元的个数存在上限。例如,如前所述,如果道路网络的空间精度是100米,横向和纵向的聚集单元个数限制都为2,网格单元的尺寸为50×50米。当将当前网格单元与相邻的网格单元聚集在一起时,聚集得到的一级区域的尺寸为两个网格单元的大小,即50×100米或100×50米。此时,聚集单元个数已达到上限,继续聚集将导致一级区域的尺寸超出100米,最终将使得生成的道路网络不能满足空间精度。而如果道路网络的空间精度仍是100米,横向和纵向的聚集单元个数限制都为4,网格单元的尺寸为25×25米,则在横向和纵向各自可以聚集1-4个网格单元而不会导致最终所生成的道路网络不满足空间精度的要求。
对网格单元的聚集是基于网格单元内的轨迹密度的。如前所述,不聚集不包含任何轨迹段的网格单元,并且,聚集网格单元以尽可能使得邻近的轨迹形成的轨迹簇不会分跨两个网格单元。在这样的情况下,可以判断与当前网格单元相邻的网格单元内是否存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,如果判断的结果表明当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则认为该相邻的网格单元内的轨迹与当前网格单元内的轨迹属于同一轨迹簇。如果尚未达到聚集单元个数限制,则可以聚集当前网格单元与该相邻的网格单元。聚集后形成的区域中的轨迹数量将比任意一个被聚集的网格单元中的轨迹数量大。这有利于节省后续的计算量,并提高所生成的道路网络的准确度。应注意的是,可能存在当前网格单元和相邻的网格单元内的轨迹段属于同一条轨迹的情况。在这种情况下,不认为与当前网格单元相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。即,在这种情况下不聚集当前网格单元与相邻的网格单元。
本领域技术人员可以意识到,存在多种实施方式来确定当前网格单元的相邻的网格单元内是否存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。例如,在一种实施方式中,可以通过如图7中所示的流程来进行该确定。
图7示出根据本发明的一个实施例的确定相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹的方法7000的流程图。
如图7所示,在步骤7100,计算当前网格单元内的轨迹段的数量TP与相邻的网格单元内的轨迹段的数量TN。本领域技术人员可以意识到,存在多种方式实现计算网格单元内的轨迹段的数量。在一种实施方式中,轨迹可以是从比如GPS的定位装置的数据得到的。在这样的情况下,可以通过扫描每条轨迹的位置点(例如,GPS点)序列来进行这种计算,其中该位置点序列可以通过定位(例如,GPS定位)得到。即,对于每条轨迹,依次比较位置点序列中的每个位置点的坐标与网格单元的坐标,以判断该位置点是否在该网格单元内。
在步骤7200,将计算出的当前网格单元内的轨迹段的数量TP与计算出的相邻的网格单元内的轨迹段的数量TN相加,得到轨迹段数量总和S=TP+TN
在步骤7300,将得到的轨迹段数量总和S减去与当前网格单元内的轨迹段位于相同轨迹上的相邻的网格单元内的轨迹段的数量TR,得到有效的轨迹段数量总和SV=S-TR
在步骤7400,判断该有效的轨迹段数量总和SV是否大于当前网格单元内的轨迹段的数量TP
如果步骤7400的判断结果为“是”,则方法进行到步骤7500,确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。
然后方法进行到步骤7600,判断是否已经遍历了所有网格单元。
如果步骤7400的判断结果为“否”,则方法进行到步骤7600,判断是否已经遍历了所有网格单元。
如果步骤7600的判断结果为“是”,则该流程结束。
如果步骤7600的判断结果为“否”,则方法进行到步骤7700,将下一个网格单元作为当前网格单元,然后回到步骤7200。
通过以上描述,本领域技术人员已经知道如何基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域。以下将描述在所形成的一级区域的基础上,生成道路网络的节点和连接。
图8示出了示意性的实际地图。在图8中,用被填充以灰色的方框表示建筑物、绿地等非通行区域,灰色方框之间的空白表示道路。
图9示出了与图8中的地图对应的根据本发明的实施例生成的道路网络图。如图9所示,根据本发明的一个实施例,道路网络由节点和连接两部分构成。节点对应于图8中的道路的交叉、转弯等处,而连接对应于图8中的道路段。图9中所示的道路网络包括四个节点,即节点V1、V2、V3、V4,以及八条连接,即e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8。应注意,道路网络的结构是特定于应用的。不同的应用可能需要道路网络的不同部分。例如,根据本发明的另一个实施例,道路网络可以仅由连接构成,而在根据本发明的又一个实施例中,道路网络可以仅由节点构成。为了使得对本发明的描述更全面,下面将以包括节点和连接两部分的道路网络为例,说明本发明的原理。
以下将描述生成道路网络的节点和连接的具体步骤。
为了便于对本发明的理解,下面首先定义根据本发明的“邻居一级区域”和“有效邻居”的概念。
邻居
一级区域B满足以下两个条件任意一个时,称其为一级区域A的邻居一级区域:
(i)一级区域B与一级区域A的边缘至少部分重合;或者
(ii)一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且没有与一级区域A的边缘至少部分重合的其他一级区域与一级区域B的边缘至少部分重合。
图10是说明根据本发明的邻居一级区域的概念的视图。
如图10所示,区域A、B、C、D、E是通过聚集网格单元而形成的一级区域。在图10中,一级区域C和D与一级区域A的边缘部分重合,满足条件(i)。因此一级区域C和D都是一级区域A的邻居一级区域。一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且与一级区域A的边缘至少部分重合的一级区域C和D都不与一级区域B的边缘至少部分重合,因此,一级区域B因为满足条件(ii)而成为一级区域A的邻居一级区域。然而,对于一级区域E,它虽然与一级区域A的顶点重合,但是它与一级区域D的边缘部分重合,而一级区域D与一级区域A的边缘部分重合。因此,一级区域E既不满足条件(i)也不满足条件(ii)。一级区域E不是一级区域A的邻居一级区域。
有效邻居
当一级区域B同时满足以下两个条件时,称其为一级区域A的有效邻居:
(i)一级区域B是一级区域A的邻居一级区域;并且
(ii)除一级区域A以外,一级区域B还具有至少一个邻居一级区域不是一级区域A的邻居一级区域。
图11是说明根据本发明的有效邻居的概念的视图。
如图11所示,区域A、B、C、D、E是通过聚集网格单元而形成的一级区域。一级区域B、C、E是一级区域A的邻居一级区域,即,一级区域B、C、E满足条件(i)。对于一级区域B和E,除了一级区域A以外,还存在其它的邻居区域不是一级区域A的邻居一级区域。例如,一级区域B除了一级区域A以外还具有一个邻居一级区域D,一级区域D不是一级区域A的邻居一级区域。也就是说,一级区域B和E还满足条件(ii),因此一级区域B和E都是一级区域A的有效邻居。现在考虑一级区域C。对于一级区域C来说,除了一级区域A以外,虽然它还具有邻居一级区域B,但是该一级区域B同样是一级区域A的邻居一级区域。因此,一级区域C不满足条件(ii),它不是一级区域A的有效邻居。
本发明的发明人发现,在按照如上所述的本发明的实施方式聚集网格单元之后,所形成的一级区域有如下特征。覆盖在道路网络的节点上的一级区域往往具有3个或更多的有效邻居,其中道路网络的节点对应于轨迹簇的交叉、汇聚或分叉处。而覆盖在道路网络的连接上的一级区域往往仅具有两个有效邻居,其中道路网络的连接对应于在单一路段上行驶的轨迹簇。因此,可以基于上述规律合并具有相同特征的一级区域,从而分别形成道路网络的节点和连接。
再次参考回图2。在步骤2200,可以通过将具有3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个及3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点。
图12示出根据本发明的一个实施例生成的包括节点和连接的道路网络。
如图12所示,具有粗实线的框代表各个一级区域。其中,被填充以灰色的框代表可以被合并为道路网络的节点的一级区域。
在步骤2300,可以通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。在图12中,空心的框代表可以被合并为道路网络的连接的一级区域。
这样就生成了如图9所示意的根据本发明的道路网络。
优选地,在图2所示的方法流程中,在步骤2400,即在形成了道路网络之后,可以使用所形成的道路网络表示轨迹。
现在参考回图8。图8中示出了两条位置点(例如,GPS点)序列构成的轨迹,即,轨迹A和轨迹B。在一种实施方式中,使用如图9所示的道路网络,每条轨迹都可以用道路网络中的节点和/或连接来表示。例如,轨迹A可以表示为节点和连接的集合{…,e1,V1,e4,V4,e7,V3,e8,…}。轨迹B可以表示为节点和连接的集合{…,e1,V1,e2,V2,e3,…}。在另一种实施方式中,每条轨迹可以仅用道路网络中的连接来表示。例如,轨迹A可以表示为连接的集合{…,e1,e4,e7,e8,…}。轨迹B可以表示为节点和连接的集合{…,e1,e2,e3,…}。在又一种实施方式中,每条轨迹可以仅用道路网络中的节点来表示。例如,轨迹A可以表示为连接的集合{…,V1,V4,V3,…}。轨迹B可以表示为节点和连接的集合{…,V1,V2,…}。采用何种表示方法是取决于应用的需求的。
由于比如GPS点的位置点具有较高的精度,使用大量的位置点来表示轨迹将消耗大量的存储空间,并且对轨迹进行识别、比较等的计算量较高。相比而言,在使用根据本发明的道路网络来表示轨迹的情况下,所得到的数据量非常小,这不但节省存储空间,也将显著降低对轨迹进行识别、比较等的计算开销。同时,使用根据本发明的道路网络来表示轨迹还可以降低轨迹的不确定度。因此,使用根据本发明的道路网络来表示轨迹对于例如热门路线挖掘、轨迹比较等模式挖掘任务来说是有利的。
根据以上描述的生成道路网络的方法的计算开销主要由以下两阶段中的开销构成:
阶段1:对每条轨迹进行位置点序列扫描。
阶段2:聚集网格单元和合并一级区域。
阶段1的计算开销主要取决于轨迹数据的数据集的大小。而阶段2的计算开销主要取决于地理空间的大小。表1示出在膝上型计算机 T410上对7×5km的面积内的576条轨迹进行仿真所得到的各阶段执行时间,以及由此估计的对覆盖北京(大约500平方公里)的100万条轨迹进行计算所将耗费的各阶段的执行时间。
表1
由表1可以看出,在根据本发明的生成道路网络的方法中,在对7×5km的面积内的576条轨迹进行仿真时,阶段1和阶段2所需要的执行时间分别为351毫秒和445毫秒,二者在一个数量级。但是随着轨迹数量和地理面积的增加,在对城市北京生成道路网络时,阶段1的执行时间为609.4秒,而阶段2的执行时间仅为6.4秒,阶段2的执行时间已经比阶段1的执行时间低两个数量级。这是因为,阶段1所需要的时间与轨迹数量成比例地增加,而阶段2所需要的时间仅随着地理面积的增长而增加,与轨迹数量无关,因此相对于阶段1的执行时间的增加缓慢很多。
这样的特性使得根据本发明的生成道路网络的方法在应用于典型地具有密集轨迹的城市地区时具有优势。
图13示出了根据本发明的一个实施例的道路网络生成设备1300的框图。
道路网络生成设备1300的各个部件可以以硬件、软件、固件或者它们的组合来实现。本领域技术人员将理解,图13中所示出的各个部分可以组合在一起,也可以分开来实现本发明的原理。例如,节点生成部件1320和连接生成部件1330可以合并在一起以成为一个生成部件。
如图13所示,道路网络生成设备1300可以包括聚集部件1310和连接形成部件1330。聚集部件1310可以被配置为基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域。连接形成部件1330可以被配置为通过将具有2上有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接。
根据本发明的一个实施例,道路网络生成设备1300还可以包括可选的节点形成部件1320(在图13中用虚线框表示)。节点形成部件1320可以被配置为通过将具有3个及3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个及3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点。
根据本发明的一个实施例,道路网络生成设备1300还可以包括可选的表示部件1340(在图13中用虚线框表示)。表示部件1340可以被配置为使用所生成的道路网络表示轨迹。
根据本发明的一个实施例,聚集部件1310基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元。
根据本发明的一个实施例,多个网格单元的尺寸可以是基于预先设置的道路网络的空间精度和每个方向的聚集单元个数限制设定的。
根据本发明的一个实施例,网格单元的尺寸可以小于或等于所述道路网络的空间精度除以所述聚集单元个数限制所得到的商。
根据本发明的一个实施例,基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元可以包括:在未达到所述聚集单元个数限制的情况下:如果确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则聚集当前网格单元与该相邻的网格单元,否则将当前网格单元作为一级区域。
根据本发明的一个实施例,确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹可以包括:计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量;将计算出的当前网格单元内的轨迹段的数量与计算出的相邻的网格单元内的轨迹段的数量相加,得到轨迹段数量总和;将所述轨迹段数量总和减去与当前网格单元内的轨迹段位于相同轨迹上的相邻的网格单元内的轨迹段的数量,得到有效的轨迹段数量总和;以及,如果所述有效的轨迹段数量总和大于当前网格单元内的轨迹段的数量,则确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。
根据本发明的一个实施例,计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量可以包括:扫描每条轨迹的位置点序列,该位置点序列是通过定位得到的。
根据本发明的一个实施例,当一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的有效邻居:一级区域B是一级区域A的邻居一级区域;并且,除一级区域A以外,一级区域B还具有至少一个邻居一级区域不是一级区域A的邻居一级区域。
根据本发明的一个实施例,一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的邻居一级区域:一级区域B与一级区域A的边缘至少部分重合;或者,一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且没有与一级区域A的边缘至少部分重合的其他一级区域与一级区域B的边缘至少部分重合。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身,诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等,以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路,例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解,流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时,产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中,这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作,从而,存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品,其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上,使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分,所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
1.一种用于生成道路网络的系统,包括:
用于基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元,以形成一级区域的装置;以及
用于通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接的装置。
2.根据第1项所述的系统,进一步包括:
用于通过将具有3个及3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个及3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点的装置。
3.根据第1或2项所述的系统,进一步包括:
用于使用所述道路网络表示所述轨迹的装置。
4.根据第1或2项所述的方法,其中,所述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元包括基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元。
5.根据第4项所述的系统,其中,所述多个网格单元的尺寸是基于预先设置的道路网络的空间精度和每个方向的聚集单元个数限制设定的。
6.根据第4项所述的系统,其中,所述网格单元的尺寸小于或等于所述道路网络的空间精度除以所述聚集单元个数限制所得到的商。
7.根据第5项所述的系统,其中,所述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元包括:
在未达到所述聚集单元个数限制的情况下:
如果确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则聚集当前网格单元与该相邻的网格单元,否则将当前网格单元作为一级区域。
8.根据第7项所述的系统,其中,所述确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹包括:
计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量;
将计算出的当前网格单元内的轨迹段的数量与计算出的相邻的网格单元内的轨迹段的数量相加,得到轨迹段数量总和;
将所述轨迹段数量总和减去与当前网格单元内的轨迹段位于相同轨迹上的相邻的网格单元内的轨迹段的数量,得到有效的轨迹段数量总和;和
如果所述有效的轨迹段数量总和大于当前网格单元内的轨迹段的数量,则确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。
9.根据第8项所述的系统,其中,所述计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量包括:
扫描每条轨迹所包含的位置点序列,所述位置点序列是通过定位得到的。
10.根据第1或2项所述的系统,其中,当一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的有效邻居:
一级区域B是一级区域A的邻居一级区域;并且
除一级区域A以外,一级区域B还具有至少一个邻居一级区域不是一级区域A的邻居一级区域。
11.根据第10项所述的系统,其中,一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的邻居一级区域:
一级区域B与一级区域A的边缘至少部分重合;或者
一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且没有与一级区域A的边缘至少部分重合的其他一级区域与一级区域B的边缘至少部分重合。

Claims (18)

1.一种生成道路网络的方法,包括:
基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹,聚集网格单元,以形成一级区域;以及
通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接,
其中,当一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的有效邻居:
一级区域B是一级区域A的邻居一级区域;并且
除一级区域A以外,一级区域B还具有至少一个邻居一级区域不是一级区域A的邻居一级区域,
其中,一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的邻居一级区域:
一级区域B与一级区域A的边缘至少部分重合;或者
一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且没有与一级区域A的边缘至少部分重合的其他一级区域与一级区域B的边缘至少部分重合。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
通过将具有3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点。
3.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:
使用所述道路网络表示所述轨迹。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹聚集网格单元包括基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述多个网格单元的尺寸是基于预先设置的道路网络的空间精度和每个方向的聚集单元个数限制设定的。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述网格单元的尺寸小于或等于所述道路网络的空间精度除以所述聚集单元个数限制所得到的商。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元包括:
在未达到所述聚集单元个数限制的情况下:
如果确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则聚集当前网格单元与该相邻的网格单元,否则将当前网格单元作为一级区域。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹包括:
计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量;
将计算出的当前网格单元内的轨迹段的数量与计算出的相邻的网格单元内的轨迹段的数量相加,得到轨迹段数量总和;
将所述轨迹段数量总和减去与当前网格单元内的轨迹段位于相同轨迹上的相邻的网格单元内的轨迹段的数量,得到有效的轨迹段数量总和;和
如果所述有效的轨迹段数量总和大于当前网格单元内的轨迹段的数量,则确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量包括:
扫描每条轨迹所包含的位置点序列,所述位置点序列是通过定位得到的。
10.一种道路网络生成设备,包括:
聚集部件(1310),被配置为基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹,聚集网格单元,以形成一级区域;以及
连接形成部件(1330),被配置为通过将具有2个有效邻居的一级区域与它的具有2个有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的连接,
其中,当一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的有效邻居:
一级区域B是一级区域A的邻居一级区域;并且
除一级区域A以外,一级区域B还具有至少一个邻居一级区域不是一级区域A的邻居一级区域,
其中,一级区域B满足以下条件时,称其为一级区域A的邻居一级区域:
一级区域B与一级区域A的边缘至少部分重合;或者
一级区域B与一级区域A的顶点重合,并且没有与一级区域A的边缘至少部分重合的其他一级区域与一级区域B的边缘至少部分重合。
11.根据权利要求10所述的道路网络生成设备,进一步包括:
节点形成部件(1320),被配置为通过将具有3个以上有效邻居的一级区域与它的具有3个以上有效邻居的邻居一级区域合并,形成道路网络的节点。
12.根据权利要求10或11所述的道路网络生成设备,进一步包括:
表示部件(1340),被配置为使用所述道路网络表示所述轨迹。
13.根据权利要求10或11所述的道路网络生成设备,其中,所述聚集部件(1310)基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元。
14.根据权利要求13所述的道路网络生成设备,其中,所述多个网格单元的尺寸是基于预先设置的道路网络的空间精度和每个方向的聚集单元个数限制设定的。
15.根据权利要求14所述的道路网络生成设备,其中,所述网格单元的尺寸小于或等于所述道路网络的空间精度除以所述聚集单元个数限制所得到的商。
16.根据权利要求14所述的道路网络生成设备,其中,所述基于预先在轨迹图上划分的多个网格单元中的每个网格单元内的轨迹的密度聚集网格单元包括:
在未达到所述聚集单元个数限制的情况下:
如果确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹,则聚集当前网格单元与该相邻的网格单元,否则将当前网格单元作为一级区域。
17.根据权利要求16所述的道路网络生成设备,其中,所述确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹包括:
计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量;
将计算出的当前网格单元内的轨迹段的数量与计算出的相邻的网格单元内的轨迹段的数量相加,得到轨迹段数量总和;
将所述轨迹段数量总和减去与当前网格单元内的轨迹段位于相同轨迹上的相邻的网格单元内的轨迹段的数量,得到有效的轨迹段数量总和;和
如果所述有效的轨迹段数量总和大于当前网格单元内的轨迹段的数量,则确定当前网格单元的相邻的网格单元内存在与当前网格单元内的轨迹不同的轨迹。
18.根据权利要求17所述的道路网络生成设备,其中,所述计算当前网格单元内的轨迹段的数量与相邻的网格单元内的轨迹段的数量包括:
扫描每条轨迹所包含的位置点序列,所述位置点序列是通过定位得到的。
CN201410515332.3A 2014-09-30 2014-09-30 生成道路网络的方法及其装置 Active CN105528955B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410515332.3A CN105528955B (zh) 2014-09-30 2014-09-30 生成道路网络的方法及其装置
US14/868,744 US10452810B2 (en) 2014-09-30 2015-09-29 Road network generation
US16/576,489 US11270039B2 (en) 2014-09-30 2019-09-19 Road network generation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410515332.3A CN105528955B (zh) 2014-09-30 2014-09-30 生成道路网络的方法及其装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105528955A CN105528955A (zh) 2016-04-27
CN105528955B true CN105528955B (zh) 2018-02-06

Family

ID=55584728

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410515332.3A Active CN105528955B (zh) 2014-09-30 2014-09-30 生成道路网络的方法及其装置

Country Status (2)

Country Link
US (2) US10452810B2 (zh)
CN (1) CN105528955B (zh)

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105528955B (zh) 2014-09-30 2018-02-06 国际商业机器公司 生成道路网络的方法及其装置
US9551583B1 (en) * 2015-07-06 2017-01-24 International Business Machines Corporation Hybrid road network and grid based spatial-temporal indexing under missing road links
CN107451847A (zh) * 2016-05-31 2017-12-08 中国移动通信集团设计院有限公司 一种业务区域划分方法及装置
DE102017204239A1 (de) * 2017-03-14 2018-09-20 Deere & Co. Verfahren zur Prädiktion einer Topographie-Information
CN107016495A (zh) * 2017-03-21 2017-08-04 乐蜜科技有限公司 城市区域相关性的确定方法、装置和终端设备
CN106886607A (zh) * 2017-03-21 2017-06-23 乐蜜科技有限公司 城市区域划分方法、装置和终端设备
CN108871354B (zh) * 2017-05-11 2021-07-06 腾讯科技(深圳)有限公司 道路信息处理方法及处理系统
CN110211204B (zh) * 2018-03-06 2022-07-26 腾讯科技(深圳)有限公司 一种确定道路任务包的方法、装置及存储介质
CN109584541A (zh) * 2019-01-31 2019-04-05 电子科技大学 一种微观交通仿真系统的混合路网模型的构建方法
CN111666360B (zh) * 2019-03-08 2023-08-01 北京四维图新科技股份有限公司 道路施工状态确认方法和装置
US11105646B2 (en) * 2019-04-17 2021-08-31 International Business Machines Corporation Providing navigation services using context-aware trajectory analysis
CN113450034A (zh) * 2020-03-24 2021-09-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN111609861A (zh) * 2020-06-09 2020-09-01 广东博智林机器人有限公司 路网生成方法及装置、基于路网进行导航的方法及装置
CN111753906B (zh) * 2020-06-24 2021-01-26 中科三清科技有限公司 污染物传输轨迹的聚类方法、装置、电子设备及存储介质
CN112351384B (zh) * 2020-09-10 2022-09-27 小灵狗出行科技有限公司 一种车辆定位数据修正方法、装置及设备
CN112395310B (zh) * 2020-12-02 2022-06-17 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种电子地图背景点汇聚处理方法及系统
CN112765909B (zh) * 2021-01-22 2022-06-14 武汉大学 一种统一高程和水深数据网格单元编号的方法
CN114286383A (zh) * 2021-12-27 2022-04-05 中国联合网络通信集团有限公司 网络质量确定方法、装置及存储介质
CN114091630B (zh) * 2022-01-24 2022-05-06 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 获取目标对象移动轨迹信息的方法、装置及系统
CN116451507B (zh) * 2023-06-13 2023-11-10 浙江大学 一种基于非均匀栅格划分进行台风轨迹路径模拟的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101267404A (zh) * 2008-05-13 2008-09-17 北京科技大学 一种Ad Hoc网络中基于助理的分簇方法
CN101984433A (zh) * 2010-11-12 2011-03-09 浙江大学 基于凸性的多点远邻查询方法
EP2511661A2 (en) * 2011-04-14 2012-10-17 Aisin AW Co., Ltd. Map image display system, map image display method, and computer program

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10123947A (ja) * 1996-10-22 1998-05-15 Hitachi Eng Co Ltd エリア管理システムにおける飛び地判別方法と装置
CN101218486A (zh) 2005-07-22 2008-07-09 特拉戈公司 用于对道路网图进行建模的方法、装置及系统
JP4614444B2 (ja) 2005-09-09 2011-01-19 株式会社日立ソリューションズ 道路ネットワークデータの自動生成方法
JP5064870B2 (ja) 2007-04-17 2012-10-31 株式会社日立製作所 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム
CN101464158B (zh) 2009-01-15 2011-04-20 上海交通大学 基于gps定位的道路网络栅格数字地图自动生成方法
US20140089036A1 (en) * 2012-09-26 2014-03-27 Xerox Corporation Dynamic city zoning for understanding passenger travel demand
US9251277B2 (en) * 2012-12-07 2016-02-02 International Business Machines Corporation Mining trajectory for spatial temporal analytics
CN103617731B (zh) 2013-09-09 2015-11-18 重庆大学 一种利用城市浮动车辆gps数据生成道路路网矢量地图的方法
US9880017B2 (en) * 2014-04-18 2018-01-30 Here Global B.V. Method and apparatus for creating an origin-destination matrix from probe trajectory data
CN105205196B (zh) * 2014-06-27 2018-08-03 国际商业机器公司 用于生成路网的方法和系统
CN105528955B (zh) 2014-09-30 2018-02-06 国际商业机器公司 生成道路网络的方法及其装置
CN105704195B (zh) * 2014-11-28 2019-12-10 国际商业机器公司 确定路网分区边界线方法和设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101267404A (zh) * 2008-05-13 2008-09-17 北京科技大学 一种Ad Hoc网络中基于助理的分簇方法
CN101984433A (zh) * 2010-11-12 2011-03-09 浙江大学 基于凸性的多点远邻查询方法
EP2511661A2 (en) * 2011-04-14 2012-10-17 Aisin AW Co., Ltd. Map image display system, map image display method, and computer program

Also Published As

Publication number Publication date
CN105528955A (zh) 2016-04-27
US20160092621A1 (en) 2016-03-31
US11270039B2 (en) 2022-03-08
US10452810B2 (en) 2019-10-22
US20200012755A1 (en) 2020-01-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105528955B (zh) 生成道路网络的方法及其装置
Pfaffenbichler et al. A system dynamics approach to land use transport interaction modelling: the strategic model MARS and its application
Malmodin et al. Exploring the effect of ICT solutions on GHG emissions in 2030
Duarte et al. Towards a methodology for flexible urban design: designing with urban patterns and shape grammars
Yagoub et al. Prediction of land cover change using Markov and cellular automata models: case of Al-Ain, UAE, 1992-2030
US20220270192A1 (en) Computerized-system and computerized-method to calculate an economic feasibility analysis for an urban planning model
Jiang et al. Boundary value problems for fractional differential equation with causal operators
CN112734176B (zh) 一种充电站建站方法、装置、终端设备和可读存储介质
CN104391919A (zh) 智能电网地理可视化实现系统及方法
Malik et al. Agent-based modelling for urban sprawl in the region of Waterloo, Ontario, Canada
Sabri et al. A multi-dimensional analytics platform to support planning and design for liveable and sustainable urban environment
Bandt et al. Building a spatial decision support system for tourism and infrastructure planning: Τechnical solution and data integration challenges
Zhang Fully discrete convergence analysis of non-linear hyperbolic equations based on finite element analysis
Ratti Geographic Knowledge. Paradigm of Society 5.0
Dragan et al. USING GIS FOR THE OPTIMIZATION OF PUPILS TRANSPORTATION: THE CASE OF LASKO MUNICIPALITY
Lorion et al. Redesign of curricula in transit systems planning to meet data-driven challenges
CN111581306A (zh) 一种行车轨迹模拟方法及装置
Hill et al. Simulation informal urban growth in Dar es Salaam, Tanzania-A CA-based land-use simulation model supporting strategic urban planning
CN104142151A (zh) 一种导航方法
Pauditšová et al. Modelling as a platform for landscape planning
CN105701555A (zh) 用于划分路网的方法和系统
KR100879452B1 (ko) 선형 도로 데이터의 입체 모델링 방법 및 상기 방법을수행하기 위한 장치
Xu et al. Automatic parameter selection ZVD shaping algorithm for crane vibration suppression based on particle swarm optimisation
Azariadis On using density maps for the calculation of ship routes
Konieva et al. ’Collaborative Large-Scale Urban Design With the Focus On The Agent-Based Traffic Simulation’

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant