CN105139434A - 露天矿山道路网自动构建方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种露天矿山道路网自动构建方法及系统，所述方法包括获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；根据所述GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格；初始化一个像素为M*N的二值图像，根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1；通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络。本发明能够实现露天矿山道路网自动构建。
Description
技术领域
本发明涉及露天矿山道路构建领域，具体涉及一种露天矿山道路网自动构建方法及系统。
背景技术
露天矿山道路网是一种真实反映露天矿山道路地理位置信息及道路间拓扑关系的路网，是露天矿山卡车调度系统及矿山设备运营监控管理的基础。随着信息化智能化在矿山中的应用和发展，对露天矿山道路网自动构建和快速更新的需求日益迫切，现有露天矿山道路网构建技术存在诸如自动化程度低、周期长、成本高和精度差等问题，从而导致露天道路网构建跟不上实际发展变化的窘境。
现有的道路网构建方法主要分为两类：一类是传统的测绘方法，存在着自动化程度低、周期长、成本高等缺陷，同时由于矿山开采的不断推进，矿山道路网变动频繁且无规律可循，导致该类方法无法有效用于露天矿山实际生产应用；另一类是基于GPS数据采集的路网构建方法，许多研究学者在GPS数据的基础上研究了城市道路网的自动构建方法，且取得了一定的成果，但尚且无人研究针对露天矿山道路网的自动构建。
史文欢提出一种基于GPS定位的道路网络栅格数字地图自动生成方法，该方法将历史GPS数据存入轨迹数据库中，通过计算机对轨迹数据库中数据过滤和增强得到道路网，无法满足露天矿山道路网实时动态更新的要求，同时该方法生成的是一种栅格数字地图，缺乏道路网拓扑关系信息，无法满足露天矿山卡车调度的需求；张健钦提出的一种基于公交GPS轨迹数据的路况信息生成方法及孙棣华提出的一种利用城市浮动车辆GPS数据生成道路路网矢量地图方法，此类方法均只适用于城市道路网的自动构建，方法中或者以公交站点作为参考，或者以城市道路线路较为固定作为前提，无法应用于露天矿山道路网的复杂情况；史文中提出一种基于机载LIDAR和GIS协同的三维道路生成方法，该方法主要研究道路点云裁切、高架桥道路自动分层和高程内插等，露天矿山道路均不存在上述问题，故该方法也无法适用。
针对上述现象，亟需一种快速准确的自动构网方法，解决露天矿山道路网的自动构建问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种露天矿山道路网自动构建方法及系统，能够实现露天矿山道路网的自动和准确构建。
为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种露天矿山道路网自动构建方法，包括：
S1.获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；
S2.根据所述GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol；
S3.初始化一个像素为M*N的二值图像，根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1；
S4.通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；
S5.通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
进一步地，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
进一步地，所述步骤S3中根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1，包括：
若某个网格有两个以上的GPS点落入，则将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
进一步地，所述步骤S4通过Hilditch细化算法，提取所述二值图像的骨架，包括：
A.在一个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，对于所述二值图像中的每一个像素点p，如果该像素点满足预设的标记条件，则标记该像素点；
B.在当前迭代周期遍历完成之后，判断当前迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；若是，则终止操作；否则，继续执行步骤C；
C.把当前迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0，跳转至步骤A；
在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述满足预设的标记条件为同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
进一步地，所述步骤S5通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建，包括：
将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
第二方面，本发明还提供了一种露天矿山道路网自动构建系统，包括：
GPS点数据获取单元，用于获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；
网格构建单元，用于根据GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol；
图像初始化单元，用于初始化一个像素为M*N的二值图像；
像素点赋值单元，用于根据所述网格构建单元构建的M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1或0；
骨架提取单元，用于通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；
栅格道路网矢量化单元，用于通过栅格图像矢量化方法，将所述骨架提取单元得到的露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
进一步地，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
进一步地，所述像素点赋值单元用于判断所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，若某个网格有两个以上的GPS点落入，则将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
进一步地，所述骨架提取单元包括遍历模块、第一判断模块、标记模块、第二判断模块、赋值模块和控制模块；
所述遍历模块，用于在每个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，并在每个迭代周期遍历结束后，向第二判断模块发送迭代周期结束信号；
所述第一判断模块，用于在所述遍历模块遍历二值图像的所有像素点的过程中，判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件；
所述标记模块，用于在所述第一判断模块确定某个像素点p满足预设的标记条件时，标记该像素点；
所述第二判断模块，还用于在接收到所述遍历模块发送的迭代周期结束信号后，判断该迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；
所述赋值模块，用于在所述第二判断模块确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量不为0时，将该迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0并触发遍历模块开始下一迭代周期的遍历工作；
所述控制模块，用于在所述第二判断模块确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量为0时，结束操作；
其中，在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述第一判断模块判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件为判断每一个像素点p是否同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
进一步地，所述栅格道路网矢量化单元用于将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
由上述技术方案可知，本发明所述的露天矿山道路网自动构建方法，根据预先才采集的GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，然后初始化一个像素为M*N的二值图像，根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1。而后又通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；最后通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络。本发明解决了露天矿山道路网无法准确构建的技术难题，实现了露天矿山道路网的自动和准确构建。露天矿山作业人员在进入露天矿山开采时，可以参考构建好的露天矿山道路网，从而有效保证了作用人员的安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例一提供的露天矿山道路网自动构建方法的流程图；
图2示出了一个露天矿山中使用车载GPS系统采集的矿山道路上GPS点数据的示意图；
图3示出了根据M*N网格中落入的GPS点数赋值后的二值图像的示意图，其中黑色的像素点表示值为1，白色的像素点表示值为0；
图4a-4f示出了Hilditch细化算法中像素点是否需要被标记的部分情况实例示意图，其中图4c和图4e被标记，图4a、图4b、图4d和图4f不被标记；
图5示出了通过Hilditch细化算法提取的二值图像骨架(露天矿山栅格道路网)的示意图；
图6示出了通过栅格图像矢量化，得到的露天矿山道路的拓扑关系网络的示意图；
图7示出了本发明实施例二提供的露天矿山道路网自动构建系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例一提供的露天矿山道路网自动构建方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的露天矿山道路网自动构建方法包括如下步骤：
步骤101：获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据。
在本步骤中，所述GPS点数据通过车载GPS系统预先采集的卡车在露天矿山道路上运行的轨迹点数据。
步骤102：根据GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol。
在本步骤中，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
步骤103：初始化一个像素为M*N的二值图像，根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1。
在本步骤中，初始化一个像素为M*N的二值图像，该二值图像中的M*N个像素点与所述M*N的网格中的M*N个网格一一对应。
根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1。
为有效去除GPS数据的异常点和噪声点，采用以下方式对所述二值图像进行赋值：
当M*N个网格中的某个网格有两个以上的GPS点落入时，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
步骤104：通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网。
在本步骤中，通过Hilditch细化算法获得露天矿山的栅格道路网的步骤为：
A.在一个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，对于所述二值图像中的每一个像素点p，如果该像素点满足预设的标记条件，则标记该像素点；
B.在当前迭代周期遍历完成之后，判断当前迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；若是，则终止操作；否则，继续执行步骤C；
C.把当前迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0，跳转至步骤A；
在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述满足预设的标记条件为同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
步骤105：通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
在本步骤中，将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
本发明实施例提供的露天矿山道路网自动构建方法，解决了露天矿山道路网无法准确构建的技术难题，实现了露天矿山道路网的自动和准确构建。露天矿山作业人员在进入露天矿山开采时，可以参考构建好的露天矿山道路网，从而有效保证了作用人员的安全。
下面以一个具体实例来对上面的步骤进行详细介绍。图2示出了一个露天矿山中使用车载GPS系统采集的矿山道路上GPS点数据的示意图。
A1：根据所述GPS点数据在空间分布的横向跨度3200m和纵向跨度6000m，以及路网的精度5m，构建640*1200的网格。
A2：相应地初始化一个像素为640*1200的二值图像，根据640*1200网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为0或1。
为有效去除GPS数据的异常点和噪声点，当某一网格有两个或两个以上的GPS点落入时，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0，赋值后的二值图像如图3所示，黑色像素点表示值为1，白色像素点表示值为0。
A3：通过Hilditch细化算法，提取像素为640*1200的赋值后的二值图像的骨架，即得到露天矿山的栅格道路网，如图5所示。
A4：通过栅格图像矢量化方法，将露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，从而实现露天矿山道路网自动构建，如图6所示。
图7示出了本发明实施例二提供的露天矿山道路网自动构建系统的结构示意图，参见图7，本发明实施例二提供的露天矿山道路网自动构建系统包括：
GPS点数据获取单元100，用于获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；
网格构建单元200，用于根据GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol；
图像初始化单元300，用于初始化一个像素为M*N的二值图像；
像素点赋值单元400，用于根据所述网格构建单元构建的M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1或0；
骨架提取单元500，用于通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；
栅格道路网矢量化单元600，用于通过栅格图像矢量化方法，将所述骨架提取单元得到的露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
在所述网格构建单元200中，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
其中，所述像素点赋值单元400用于判断所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，若某个网格有两个以上的GPS点落入，则将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
其中，所述骨架提取单元500包括遍历模块501、第一判断模块502、标记模块503、第二判断模块504、赋值模块505和控制模块506；
所述遍历模块501，用于在每个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，并在每个迭代周期遍历结束后，向第二判断模块发送迭代周期结束信号；
所述第一判断模块502，用于在所述遍历模块遍历二值图像的所有像素点的过程中，判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件；
所述标记模块503，用于在所述第一判断模块502确定某个像素点p满足预设的标记条件时，标记该像素点；
所述第二判断模块504，还用于在接收到所述遍历模块501发送的迭代周期结束信号后，判断该迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；
所述赋值模块505，用于在所述第二判断模块504确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量不为0时，将该迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0并触发遍历模块501开始下一迭代周期的遍历工作；
所述控制模块506，用于在所述第二判断模块504确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量为0时，结束操作；
其中，在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述第一判断模块502判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件为判断每一个像素点p是否同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
其中，栅格道路网矢量化单元600用于将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
本实施例所提供的露天矿山道路网自动构建系统，可以用于执行上述实施例一所述的方法，其工作原理和有益效果和上述实施例一类似，此处不再赘述。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种露天矿山道路网自动构建方法，其特征在于，包括：
S1.获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；
S2.根据所述GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol；
S3.初始化一个像素为M*N的二值图像，根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1；
S4.通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；
S5.通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
2.根据权利要求1所述的露天矿山道路网自动构建方法，其特征在于，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
3.根据权利要求1所述的露天矿山道路网自动构建方法，其特征在于，所述步骤S3中根据所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与所述网格相对应的像素点赋值为0或1，包括：
若某个网格有两个以上的GPS点落入，则将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
4.根据权利要求1所述的露天矿山道路网自动构建方法，其特征在于，所述步骤S4通过Hilditch细化算法，提取所述二值图像的骨架，包括：
A.在一个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，对于所述二值图像中的每一个像素点p，如果该像素点满足预设的标记条件，则标记该像素点；
B.在当前迭代周期遍历完成之后，判断当前迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；若是，则终止操作；否则，继续执行步骤C；
C.把当前迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0，跳转至步骤A；
在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述满足预设的标记条件为同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
5.根据权利要求1所述的露天矿山道路网自动构建方法，其特征在于，所述步骤S5通过栅格图像矢量化方法，将所述露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建，包括：
将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
6.一种露天矿山道路网自动构建系统，其特征在于，包括：
GPS点数据获取单元，用于获取预先采集的露天矿山道路网的GPS点数据；
网格构建单元，用于根据GPS点数据在空间分布的横向跨度Xspan和纵向跨度Yspan，以及路网的精度Tol，构建M*N的网格，其中M＝Xspan/Tol，N＝Yspan/Tol；
图像初始化单元，用于初始化一个像素为M*N的二值图像；
像素点赋值单元，用于根据所述网格构建单元构建的M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1或0；
骨架提取单元，用于通过Hilditch细化算法，提取所述赋值后的二值图像的骨架，得到露天矿山的栅格道路网；
栅格道路网矢量化单元，用于通过栅格图像矢量化方法，将所述骨架提取单元得到的露天矿山的栅格道路网矢量化得到露天矿山道路的拓扑关系网络，实现露天矿山道路网自动构建。
7.根据权利要求6所述的露天矿山道路网自动构建系统，其特征在于，所述横向跨度Xspan为GPS点数中X坐标的最大值与最小值的差；所述纵向跨度Yspan为GPS点数中Y坐标的最大值与最小值的差；所述路网的精度Tol为根据预先采集的GPS点数据的系统误差以及露天矿山道路的生产应用要求而预先确定的精度。
8.根据权利要求6所述的露天矿山道路网自动构建系统，其特征在于，所述像素点赋值单元用于判断所述M*N的网格中每个网格落入的GPS点数，若某个网格有两个以上的GPS点落入，则将所述二值图像中与该网格对应的像素点赋值为1，否则赋值为0。
9.根据权利要求6所述的露天矿山道路网自动构建系统，其特征在于，所述骨架提取单元包括遍历模块、第一判断模块、标记模块、第二判断模块、赋值模块和控制模块；
所述遍历模块，用于在每个迭代周期内，按照从左至右、从上而下的方式遍历所述二值图像的所有像素点，并在每个迭代周期遍历结束后，向第二判断模块发送迭代周期结束信号；
所述第一判断模块，用于在所述遍历模块遍历二值图像的所有像素点的过程中，判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件；
所述标记模块，用于在所述第一判断模块确定某个像素点p满足预设的标记条件时，标记该像素点；
所述第二判断模块，还用于在接收到所述遍历模块发送的迭代周期结束信号后，判断该迭代周期中被标记的像素点的数量是否为0；
所述赋值模块，用于在所述第二判断模块确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量不为0时，将该迭代周期中所有被标记的像素点赋值为0并触发遍历模块开始下一迭代周期的遍历工作；
所述控制模块，用于在所述第二判断模块确定某个迭代周期中被标记的像素点的数量为0时，结束操作；
其中，在考虑像素点p的3*3邻域结构的前提下，所述第一判断模块判断每一个像素点p是否满足预设的标记条件为判断每一个像素点p是否同时满足下述条件c1-c6：
c1.像素点p的值为1；
c2.像素点p0、p2、p4和p6的值不全部为1；
c3.像素点p0～p7中值为1的像素点的个数不为1；
c4.像素点p的八连通联结数n为1；
c5.若像素点p2已经被标记，若p2的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
c6.若像素点p4已经被标记，若p4的值为0时，像素点p的八连通联结数为1；
其中，所述像素点p的3*3邻域结构为：
p3p2p1
p4pp0
p5p6p7
其中，条件c4、c5和c6中像素点p的八连通联结数n的计算方式为：
n＝p6-p6*p7*p0+∑k＝0,2,4(pk-pk*p(k+1)*p(k+2))。
10.根据权利要求6所述的露天矿山道路网自动构建系统，其特征在于，栅格道路网矢量化单元用于将像素点p的空间位置赋值为对应的网格的中心坐标，若像素点p的值为1，则连接像素点p及其邻域中值为1的像素点，构建露天矿山道路的拓扑关系网络。
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