CN106840176A - Gps时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其包括数据采集模块、GPS时空数据模块、数据预处理模块、地图轨迹匹配模块、路网生成模块、增量路网更新模块。本系统将采集到的GPS定位器所记录的具有时间和空间属性的数据经过数据预处理，地图匹配，道路生成，新形成路段与数据库中记录的路网数据对比，对路网信息更新，以达到对道路路网数据的更新。本发明不断以增量的数据信息来比对路网信息，实现实时性的从而使道路的位置信息随着数据量的上升而更加精确，并会对路网信息中所未包含的道路进行更新。

Description

GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统。

背景技术

在现有技术中，地图轨迹匹配技术主要采用模式识别方法，更多针对离散位置点进行匹配，精确度虽然高，但实时性不强。数据采集过程是由大量定位设备中获取带有时间属性GPS位置数据，经过简单数据处理后显示到地图上。此方法在实际的道路数据记录过程中可能由于天气气候等意外因素从而导致GPS导航等应用不精准，同时也无法准准确及时的定位更新新增道路情况。

CN201420519657.4-GPS即时定位与电子地图匹配系统，主要是介绍定位装置的设计，没有数据处理的具体内容。

CN201210327804.3-基于GPS终端的面向车辆位置跟踪的地图匹配方法，采用曲线拟合和多重投影的方法计算量较大，实时性不高，且曲线拟合方法对立交桥等特殊路段等路段匹配效果不能满足生产环境的要求。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统。将采集到的GPS定位器所记录的具有时间和空间属性的数据经过数据预处理，地图匹配，道路生成，新形成路段与数据库中记录的路网数据对比，对路网信息更新，以达到对道路路网数据的更新。

本发明采用如下技术方案：

GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，包括数据采集模块、GPS时空数据模块、数据预处理模块、地图轨迹匹配模块、路网生成模块、增量路网更新模块；

数据采集模块用于实时采集车辆行驶信息；

GPS时空数据模块用于收集GPS定位设备所采集到的数据；

数据预处理模块用于处理数据采集模块、GPS时空数据模块所采集的信息，并去除噪点信息、去除重复信息；

地图轨迹匹配模块用于将车辆实际行驶路段与路网道路匹配，根据车辆实际行驶路段与路网道路的距离关系以及彼此之间延长线相交的角度因素，确定车辆实际行驶路段与路网道路的匹配度；

路网生成模块用于将数据采集模块得到的点的轨迹经过位置数据点聚类、聚类点分割和中心线拟合生成的道路中心线；

增量路网更新模块用于将路网道路信息与道路实际位置进行匹配校对，修正优化路网中的道路数据。

所述数据采集模块、GPS时空数据模块、数据预处理模块、地图轨迹匹配模块、路网生成模块、增量路网更新模块在实际运行中包括如下步骤：

(1)数据采集：

数据采集模块实时采集车辆行驶信息，GPS时空数据模块收集GPS定位设备所采集到的数据；

(2)数据预处理：

处理数据采集模块、GPS时空数据模块所采集的信息，并去除噪点信息、去除重复信息；

(3)地图轨迹匹配：

根据车辆实际行驶路段与路网道路的距离关系以及彼此之间延长线相交的角度因素，确定车辆实际行驶路段与路网道路的匹配度；

(4)路网生成：

将数据采集模块得到的点的轨迹生成道路中心线；

(5)增量路网更新：

将路网道路信息与道路实际位置进行匹配校对，修正优化路网中的道路数据。

所述步骤(1)中，包括去除低速行驶或停车时的漂移点信息，当车辆处于低速行驶或停车时，即GPS定位设备采集数据的速度值小于某一设定值时，过滤数据点，予以删除。

所述步骤(2)中，数据预处理是对经由GPS定位设备所采集到的数据进行处理，从而剔除大多数的噪点信息，重复信息，预处理包括如下步骤：

(2.1)去除噪点信息：

根据GPS定位设备的实际运行特点，假设相邻两个轨迹点为P_a、P_b，如果其任意两个相邻点的距离大于阈值D，则认定P_b点无效，予以删除；

根据时间属性信息，设定连续的三个点位P_t1，P_t2，P_t3，设P_t1到P_t3点的距离为D₁₃，P_t2到P_t3点的距离为D₂₃，当D₂₃的距离大于D₁₃，则认定P_t3点无效，予以删除；

(2.2)去除重复信息：

部分GPS定位设备的信号中断时，会在短时间内大量纪录重复定位数据，同一个GPS终端数据在邻近时间T内的坐标点相同的数据只保留一次，其他相同的数据予以删除。

所述步骤(3)中，定义路段B为新计算出的路段，道路A为此次与路段B进行比较的路网道路，a为匹配道路寻找半径，地图轨迹匹配具体包括如下步骤：

(3.1)从路段B的首尾两端向道路A做出垂线，分别命名为P1和P2，同时路段B于道路A上的投影的长度记录为H，道路A与路段B的延长线夹角为θ；

(3.2)计算夹角匹配度d_θ＝θ/90°，计算距离匹配度d_d＝H/a；

(3.3)夹角匹配度占最终匹配度百分比为n％，距离匹配度占最终匹配度百分比为m％，对夹角和距离进行归一化加权得到整体距离D＝n％*d_θ+m％*d_d。

所述夹角匹配算法如下:

当P1的长度等于P2时，路段B与道路A之间所围成的面积最大，即夹角匹配值为100％，而当路段B垂直于道路A时，其间所围成面积为最小，即夹角匹配值为0％；

所述距离匹配算法如下:

设a为匹配道路寻找半径，当路段B与道路A之间的平均距离(P1+P2)/2等于a时,视为距离匹配值为0％，反之，当(P1+P2)/2等于零时，距离匹配值为最大。

所述步骤(3)中，对于道路交叉点附近车辆转弯情况，根据道路的连通性和数据点方向角，在所有接续道路中，选择角度变化最为接近的道路，作为匹配结果。

经过n叉路口，在道路交叉点C处时,车辆行进角度的变化值为θ，n条交叉道路与实际行进道路的夹角为θ₁、θ₂···θ_n,

d_θ＝θ/180°；

d_θ1＝θ₁/180°；

d_θ2＝θ₂/180°；

···

d_θn＝θ_n/180°；

道路的匹配度为D，分别计算各道路的匹配度：

D₁＝n％*(|d_θ-d_θ1|)+m％*d_θ1；(m、n为加权值)；

D₂＝n％*(|d_θ-d_θ2|)+m％*d_θ2；

···

D_n＝n％*(|d_θ-d_θn|)+m％*d_θn；

匹配度D₁、D₂···D_n中值最小的所对应的道路为匹配道路。

所述步骤(4)中，路网生成包括如下步骤：

(4.1)位置数据点聚类：

根据时间序列沿着GPS位置数据点的延伸方向来获取聚类点。设定位置数据点数量为m，聚类半径为d，如果每个位置数据点其d邻域内的点数量大于m，则通过聚类算法将d邻域内包含的位置数据点转化为聚类点，聚类点的坐标值由该邻域内所有的位置数据点共同决定；

(4.2)聚类点分割：

根据由聚类点的转角大小以及相邻聚类点之间的距离间隔来决定是否分割，转角大于阈值的聚类点做拐点，把分割后的每段聚类点都用一个曲线函数来拟合，继而得到一条曲线来表示相应的道路中心线；

(4.3)中心线拟合：

由于道路的形状存在一定的复杂性，采用了准均匀B样条曲线拟合方法，生成可以表示道路中心线的曲线，与B样条曲线相比，准均匀B样条曲线克服了首尾端点不在曲线上这一缺点，即在其首尾端点处做N重复度处理，同时也具有局部修改性和更逼近特征多边形的特点，则会得到经计算后的道路走向。

所述步骤(5)中，将从步骤(3)中所计算后形成的路段与现有路网道路进行特征比对，根据增量路网特征和已有路网特征，进而找出新计算路段与路网中相邻道路的匹配度；

如与其中任意一条道路的匹配度阈值大于X则判定此匹配成立，如有一条以上或多条道路的匹配度阈值大于X，则选择与其匹配度最高的道路为成立匹配；

当成立匹配产生之后，会将此道路数据存入备份数据库进行保存，在备份数据库中当某一路段的道路数据大于次数T1时，对此条道路的所有数据取平均值，并且代替原本路网中的本条路段；

如新计算道路与周边任何一条道路的匹配度阈值都小于X，则判定此匹配不成立,而后会将此次匹配的道路信息保存入备份数据库；

每经过Y天，就会对数据库内部未正确匹配的所有道路信息互相进行匹配，如果有N个以上的路段信息互相匹配成立之后，则认定此处为一处新增道路；

设定新旧路网距离阈值，当大于阈值时为新增路网，并将计算结果实时更新到数据库。

采用如上技术方案取得的有益技术效果为：

本发明所采取的数据处理方法，去除噪点后根据数据的时空渐进性特点设计的方法具有计算量更小，实时性更高的特点。本发明再第一步数据采集的过程中将怠速点不予采集，且采集装置不限于某一种定位器，进入数据处理阶段的数据只包含时间和空间两个属性，进一步降低了数据维度。

本发明技术采用的轨迹匹配方法和道路更新系统，实现了原始GPS数据准确性问题实现和电子地图的轨迹匹配，同时避免了模式识别等方法地图匹配计算复杂无法实时应用到生产应用环境中的问题。

本系统不断以增量的数据信息来比对路网信息，实现实时性的从而使道路的位置信息随着数据量的上升而更加精确，并会对路网信息中所未包含的道路进行更新。

附图说明

图1为GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统示意图。

图2为道路匹配示意图。

图3为交叉路段匹配示意图。

具体实施方式

结合附图1至3对本发明的具体实施方式做进一步说明：

GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，包括数据采集模块、GPS时空数据模块、数据预处理模块、地图轨迹匹配模块、路网生成模块、增量路网更新模块。

GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统在实际运行中包括如下步骤：

(1)数据采集：

数据采集模块实时采集车辆行驶信息，GPS时空数据模块收集GPS定位设备所采集到的数据。

去除低速行驶或停车时的漂移点信息，当车辆处于低速行驶或停车时，即GPS定位设备采集数据的速度值小于某一设定值时，过滤数据点，予以删除。

(2)数据预处理：

处理数据采集模块、GPS时空数据模块所采集的信息，并去除噪点信息、去除重复信息。

GPS定位设备在实际运行过程中会受到环境等影响从而产生噪点或者误差等错误数据，会直接影响到算法的运行和道路提取的精确性。数据预处理是对经由GPS定位设备所采集到的数据进行处理，从而剔除大多数的噪点信息，重复信息和停车或低速行驶时的漂移点数据。

(2.1)去除噪点信息：

根据GPS定位设备的实际运行特点，假设相邻两个轨迹点为P_a、P_b，如果其任意两个相邻点的距离大于阈值D，则认定P_b点无效，予以删除；

根据时间属性信息，设定连续的三个点位P_t1，P_t2，P_t3，设P_t1到P_t3点的距离为D₁₃，P_t2到P_t3点的距离为D₂₃，当D₂₃的距离大于D₁₃，则认定P_t3点无效，予以删除；

(2.2)去除重复信息：

部分GPS定位设备的信号中断时，会在短时间内大量纪录重复定位数据，同一个GPS终端数据在邻近时间T内的坐标点相同的数据只保留一次，其他相同的数据予以删除。

(3)地图轨迹匹配：

根据车辆实际行驶路段与路网道路的距离关系以及彼此之间延长线相交的角度因素，确定车辆实际行驶路段与路网道路的匹配度。

如图2所示，路段B为新计算出的路段，道路A为此次与路段B进行比较的路网道路，从路段B的首尾两端向道路A做出垂线，分别命名为P1和P2,同时路段B于道路A上的投影的长度记录为H，在计算过程中，将分别计算出夹角匹配度和距离匹配来综合判断路段B与道路A的匹配度，两组数据所占的最终匹配度百分比分别为n％和m％，视道路区域情况不同，可以调整数据所分别占的权重来找出更符合实际路况的条件。

比如在实际运行中，道路A与路段B夹角是15°，路段B于道路A上的投影的长度是20米。

对夹角和距离进行归一化加权得到整体距离D，例子如下；

d_θ＝θ/90°＝15°/90°＝0.167；

d_d＝H/a＝20m/30m＝0.667；(a为匹配道路寻找半径，设a＝30m)

最终距离D＝n％*d_θ+m％*d_d＝0.416；(m，n权值分别取为50％，设定阈值为D_max＝0.3)；

当D小于D_max则匹配成功，当D大于D_max则不匹配。

所述夹角匹配算法如下:

当P1的长度等于P2时，路段B与道路A之间所围成的面积最大，即夹角匹配值为100％，而当路段B垂直于道路A时，其间所围成面积为最小，即夹角匹配值为0％；

所述距离匹配算法如下:

设a为匹配道路寻找半径，当路段B与道路A之间的平均距离(P1+P2)/2等于a时,视为距离匹配值为0％，反之，当(P1+P2)/2等于零时，距离匹配值为最大。

对于道路交叉点附近车辆转弯情况，根据道路的连通性和数据点方向角，在所有接续道路中，选择角度变化最为接近的道路，作为匹配结果。

例如经过图3所示三叉路口，计算得到

θ＝160°；

θ₁＝140°；

θ₂＝150°；

转弯处计算夹角与前述普通道路不同之处在于该处计算夹角方式为计算原始道路的反向和新道路L1、L2、P点方向角的夹角θ、θ₁、θ₂

d_θ＝θ/180°＝160°/180°；

d_θ1＝θ₁/180°＝140°/180°；

d_θ2＝θ₂/180°＝150°/180°；

判断GSP点与R1、R2条道路间的距离，计算两条道路的总距离；

D₁＝n％*(|d_θ-d_θ1|)+m％*d_d1；(m权值分别取为90％，n为10％)；

D2＝n％*(|d_θ-d_θ2|)+m％*d_d2；

计算的得到，D₁<D₂，所以L₁为匹配道路。

(4)路网生成：

将数据采集模块得到的点的轨迹生成道路中心线。

(4.1)位置数据点聚类：

GPS位置数据基本都是分布在道路周围，设计了一种滚动式聚类算法，即根据时间序列沿着GPS位置数据点的延伸方向来获取聚类点。设定位置数据点数量为m，聚类半径为d。如果每个位置数据点其d邻域内的点数量大于m，则通过聚类算法将d邻域内包含的位置数据点转化为聚类点。聚类点的坐标值由该邻域内所有的位置数据点共同决定。

(4.2)聚类点分割：

根据由聚类点的转角大小以及相邻聚类点之间的距离间隔来决定是否分割。转角大于阈值的聚类点做拐点，把分割后的每段聚类点都用一个曲线函数来拟合，继而得到一条曲线来表示相应的道路中心线。

(4.3)中心线拟合：

由于道路的形状存在一定的复杂性，采用了准均匀B样条曲线拟合方法，生成可以表示道路中心线的曲线。与B样条曲线相比，准均匀B样条曲线克服了首尾端点不在曲线上这一缺点，即在其首尾端点处做N重复度处理。同时也具有局部修改性和更逼近特征多边形的特点，则会得到经计算后的道路走向。

(5)增量路网更新：

将路网道路信息与道路实际位置进行匹配校对，修正优化路网中的道路数据。

将从步骤(3)中所计算后形成的路段与现有路网道路进行特征比对，根据增量路网特征和已有路网特征，进而找出新计算路段与路网中相邻道路的匹配度。

如与其中任意一条道路的匹配度阈值大于X则判定此匹配成立,如有一条以上或多条道路的匹配度阈值大于X,则选择与其匹配度最高的道路为成立匹配.

当成立匹配产生之后,会将此道路数据存入备份数据库进行保存,在备份数据库中当某一路段的道路数据大于次数T1时,对此条道路的所有数据取平均值,并且代替原本路网中的本条路段.此方法可有效地减少由于GPS误差对于道路信息所带来的影响.

如新计算道路与周边任何一条道路的匹配度阈值都小于X,则判定此匹配不成立,而后会将此次匹配的道路信息保存入备份数据库.每经过Y天,就会对数据库内部未正确匹配的所有道路信息互相进行匹配,如果有N个以上的路段信息互相匹配成立之后,则认定此处为一处新增道路。

设定新旧路网距离阈值，当大于阈值时为新增路网，并将计算结果实时更新到数据库。

本发明不断以增量的数据信息来比对路网信息，实现实时性的从而使道路的位置信息随着数据量的上升而更加精确，并会对路网信息中所未包含的道路进行更新。

当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的指导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。

Claims (10)

1.GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，包括数据采集模块、GPS时空数据模块、数据预处理模块、地图轨迹匹配模块、路网生成模块、增量路网更新模块；

数据采集模块用于实时采集车辆行驶信息；

GPS时空数据模块用于收集GPS定位设备所采集到的数据；

数据预处理模块用于处理数据采集模块、GPS时空数据模块所采集的信息，并去除噪点信息、去除重复信息；

地图轨迹匹配模块用于将车辆实际行驶路段与路网道路匹配，根据车辆实际行驶路段与路网道路的距离关系以及彼此之间延长线相交的角度因素，确定车辆实际行驶路段与路网道路的匹配度；

路网生成模块用于将数据采集模块得到的点的轨迹经过位置数据点聚类、聚类点分割和中心线拟合生成的道路中心线；

增量路网更新模块用于将路网道路信息与道路实际位置进行匹配校对，修正优化路网中的道路数据。

2.根据权利要求1所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统在实际运行中包括如下步骤：

(1)数据采集：

数据采集模块实时采集车辆行驶信息，GPS时空数据模块收集GPS定位设备所采集到的数据；

(2)数据预处理：

处理数据采集模块、GPS时空数据模块所采集的信息，并去除噪点信息、去除重复信息；

(3)地图轨迹匹配：

根据车辆实际行驶路段与路网道路的距离关系以及彼此之间延长线相交的角度因素，确定车辆实际行驶路段与路网道路的匹配度；

(4)路网生成：

将数据采集模块得到的点的轨迹生成道路中心线；

(5)增量路网更新：

将路网道路信息与道路实际位置进行匹配校对，修正优化路网中的道路数据。

3.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(1)中，包括去除低速行驶或停车时的漂移点信息，当车辆处于低速行驶或停车时，即GPS定位设备采集数据的速度值小于某一设定值时，过滤数据点，予以删除。

4.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(2)中，数据预处理是对经由GPS定位设备所采集到的数据进行处理，从而剔除大多数的噪点信息，重复信息，预处理包括如下步骤：

(2.1)去除噪点信息：

根据GPS定位设备的实际运行特点，假设相邻两个轨迹点为P_a、P_b，如果其任意两个相邻点的距离大于阈值D，则认定P_b点无效，予以删除；

根据时间属性信息，设定连续的三个点位P_t1，P_t2，P_t3，设P_t1到P_t3点的距离为D₁₃，P_t2到P_t3点的距离为D₂₃，当D₂₃的距离大于D₁₃，则认定P_t3点无效，予以删除；

(2.2)去除重复信息：

部分GPS定位设备的信号中断时，会在短时间内大量纪录重复定位数据，同一个GPS终端数据在邻近时间T内的坐标点相同的数据只保留一次，其他相同的数据予以删除。

5.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(3)中，定义路段B为新计算出的路段，道路A为此次与路段B进行比较的路网道路，a为匹配道路寻找半径，地图轨迹匹配具体包括如下步骤：

(3.1)从路段B的首尾两端向道路A做出垂线，分别命名为P1和P2，同时路段B于道路A上的投影的长度记录为H，道路A与路段B的延长线夹角为θ；

(3.2)计算夹角匹配度d_θ＝θ/90°，计算距离匹配度d_d＝H/a；

(3.3)夹角匹配度占最终匹配度百分比为n％，距离匹配度占最终匹配度百分比为m％，对夹角和距离进行归一化加权得到整体距离D＝n％*d_θ+m％*d_d。

6.根据权利要求5所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述夹角匹配算法如下:

当P1的长度等于P2时，路段B与道路A之间所围成的面积最大，即夹角匹配值为100％，而当路段B垂直于道路A时，其间所围成面积为最小，即夹角匹配值为0％；

所述距离匹配算法如下:

设a为匹配道路寻找半径，当路段B与道路A之间的平均距离(P1+P2)/2等于a时,视为距离匹配值为0％，反之，当(P1+P2)/2等于零时，距离匹配值为最大。

7.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(3)中，对于道路交叉点附近车辆转弯情况，根据道路的连通性和数据点方向角，在所有接续道路中，选择角度变化最为接近的道路，作为匹配结果。

8.根据权利要求7所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述道路交叉点为n叉路口，在道路交叉点处时,车辆行进角度的变化值为θ，n条交叉道路与实际行进道路的夹角为θ₁、θ₂···θ_n，

d_θ＝θ/180°；

d_θ1＝θ₁/180°；

d_θ2＝θ₂/180°；

···

d_θn＝θ_n/180°；

道路的匹配度为D，分别计算各道路的匹配度：

D₁＝n％*(|d_θ-d_θ1|)+m％*d_θ1；(m、n为加权值)；

D₂＝n％*(|d_θ-d_θ2|)+m％*d_θ2；

···

D_n＝n％*(|d_θ-d_θn|)+m％*d_θn；

匹配度D₁、D₂···D_n中值最小的所对应的道路为匹配道路。

9.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(4)中，路网生成包括如下步骤：

(4.1)位置数据点聚类：

根据时间序列沿着GPS位置数据点的延伸方向来获取聚类点。设定位置数据点数量为m，聚类半径为d，如果每个位置数据点其d邻域内的点数量大于m，则通过聚类算法将d邻域内包含的位置数据点转化为聚类点，聚类点的坐标值由该邻域内所有的位置数据点共同决定；

(4.2)聚类点分割：

根据由聚类点的转角大小以及相邻聚类点之间的距离间隔来决定是否分割，转角大于阈值的聚类点做拐点，把分割后的每段聚类点都用一个曲线函数来拟合，继而得到一条曲线来表示相应的道路中心线；

(4.3)中心线拟合：

由于道路的形状存在一定的复杂性，采用了准均匀B样条曲线拟合方法，生成可以表示道路中心线的曲线，与B样条曲线相比，准均匀B样条曲线克服了首尾端点不在曲线上这一缺点，即在其首尾端点处做N重复度处理，同时也具有局部修改性和更逼近特征多边形的特点，则会得到经计算后的道路走向。

10.根据权利要求2所述的GPS时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统，其特征在于，所述步骤(5)中，将从步骤(3)中所计算后形成的路段与现有路网道路进行特征比对，根据增量路网特征和已有路网特征，进而找出新计算路段与路网中相邻道路的匹配度；

如与其中任意一条道路的匹配度阈值大于X则判定此匹配成立，如有一条以上或多条道路的匹配度阈值大于X，则选择与其匹配度最高的道路为成立匹配；

当成立匹配产生之后，会将此道路数据存入备份数据库进行保存，在备份数据库中当某一路段的道路数据大于次数T1时，对此条道路的所有数据取平均值，并且代替原本路网中的本条路段；

如新计算道路与周边任何一条道路的匹配度阈值都小于X，则判定此匹配不成立,而后会将此次匹配的道路信息保存入备份数据库；

每经过Y天，就会对数据库内部未正确匹配的所有道路信息互相进行匹配，如果有N个以上的路段信息互相匹配成立之后，则认定此处为一处新增道路；

设定新旧路网距离阈值，当大于阈值时为新增路网，并将计算结果实时更新到数据库。