CN107423361A - 一种最临近服务点的搜索方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种最临近服务点的搜索方法，包括以下步骤：1）采集包含兴趣点及其周围所有服务点的整体区域的空间数据，分别提取各服务点范围的中心点，提取兴趣点范围的中心点；2）基于各个服务点中心点构建不规则三角网；3）以不规则三角网为准构建泰森多边形，将整体区域划分为多个子区域，各个服务点中心点分别位于对应的子区域中；4）将兴趣点中心点与构建泰森多边形后的整体区域进行空间求交，获得兴趣点最临近的服务点；5）将该整体区域的泰森多边形进行存储，当兴趣点发生变换时，再次进行空间求交即可获得该兴趣点最临近的服务点。该方法克服现有技术效率低、不确定性强的缺陷，具有效率高、计算稳定的特点。

Description

一种最临近服务点的搜索方法

技术领域

本发明涉及计算机图形学与地理信息科学领域，具体涉及一种最临近服务点的搜索方法。

背景技术

服务点是指电子地图上的某个地标、景点，用以标示出该地所代表的政府部门、各行各业之商业机构（加油站、百货公司、超市、餐厅、酒店、便利商店、医院等）、旅游景点（公园、公共厕所等）、古迹名胜、交通设施（各式车站、停车场、超速照相机、速限标示）等处所，用于提供服务；兴趣点而则是接受服务点所提供服务的地点，可以是某个场所地点或是某用户的当前坐标。

最临近服务点的搜索方法是指搜索服务点周围的同类兴趣点中最近的一个，一般多采用兴趣点到周边服务点的最短距离逐个搜索，算法各异。常见的算法为根据一定范围搜索兴趣点，之后逐个判定距离大小，最小者即为搜索结果。这类方法原理简单，但存在搜索范围过大，效率低下的弊端。此外通过兴趣点找寻服务点，兴趣点的数量一般远大于服务点，因此该种模式的搜索从根本上就决定其效率低下。有学者提出将兴趣点与服务点联合构建不规则三角形，其中三角形三个角点中必须包含一个服务点。其中三角形边中两端包含服务点和兴趣点的线段，即为该兴趣点到服务点最短距离。该方法原理简单，但存在不确定性，且三角形构建算法各异，得到的结果不一定就是距离最短的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种最临近服务点的搜索方法，该方法克服现有技术效率低、不确定性强的缺陷，具有效率高、计算稳定的特点。

本发明的技术方案如下：一种最临近服务点的搜索方法，包括以下步骤：

1）采集包含兴趣点及其周围所有服务点的整体区域的空间数据，分别提取所有服务点对应范围的面状数据，分别提取各服务点范围的中心点，作为各个服务点中心点；提取兴趣点范围的面状数据，提取兴趣点范围的中心点，作为兴趣点中心点；

2）基于各个服务点中心点构建不规则三角网；

3）以不规则三角网为准构建泰森多边形，将整体区域划分为多个子区域，各个服务点中心点分别位于对应的子区域中；

4）将兴趣点中心点与构建泰森多边形后的不规则三角网区域进行空间求交，获得兴趣点中心点所在的子区域，则中心点同样位于该子区域中的服务点即为兴趣点最临近的服务点；

5）将该整体区域的不规则三角网和泰森多边形进行存储，当兴趣点发生变换时，再次将兴趣点与该泰森多边形进行空间求交即可获得该兴趣点最临近的服务点。

优选地，所述的步骤1)中服务点中心点的提取包括以下步骤：

a)检查服务点范围面状数据属性信息完整性；

b)将服务点范围面状数据进行中心点提取，得到服务点并记录该服务点的属性信息。

优选地，所述的步骤1）中兴趣点中心点的包括如下步骤：

c）将兴趣点范围面状数据转换为兴趣点中心点数据；

d)将兴趣点数据信息写入该中心点。

优选地，所述的步骤4）包括如下步骤：

a）以泰森多边形划分的各个子区域为准，对泰森多边形及兴趣点中心点进行空间求交；

b）将兴趣点中心点所在子区域对应的服务点信息写入该兴趣点的最临近服务点信息。

本发明的最临近服务点的搜索方法采用不规则三角网（TIN三角网）与泰森多边形的结合，简单方便的实现兴趣点周围最临近服务点的搜索；并且，通过服务点覆盖范围模式反向搜索范围内兴趣点的方式，可将第一次搜索构建的泰森多边形作为中间数据存储，当兴趣点发生变动时，仅需将变化的兴趣点与该泰森多边形进行空间求交即可得到所需的最临近服务点，使得搜索一次数据可以多次使用，大大减小了运算量；同时，当服务点发生变化时，也仅对该服务点的的周边服务点构成影响，只需重新构建新变动服务点附近的泰森多边形，即可完成该泰森多边形的更新，运算量也是减少到最少量；本发明的搜索方法优选用于与位置服务相关的最近搜索，兴趣点可以是如居民区之类，服务点可以是超市、医院等；本发明空间信息的提取可以在各大空间数据处理平台实现，具有原理简单，易于实现，高效稳定的特点，其结果属于最优搜索，具有很强的实用性。

附图说明

图1为本发明最临近服务点的搜索方法流程图；

图2为本发明实施例1的兴趣点与服务点范围的示意图

图3为本发明实施例1的不规则三角网的示意图

图4为本发明实施例1的最临近服务点的搜索结果图

图中各部分名称及序号如下：

1为兴趣点中心点，2为兴趣点范围，3为服务点Ⅰ中心点，4为服务点Ⅰ范围，5为服务点Ⅱ中心点，6为服务点Ⅱ范围，7为服务点Ⅲ中心点，8为服务点Ⅲ范围。

具体实施方式

下面结合实施例详细阐述本发明。

实施例1

本实施例某县的空间数据为例，运行平台为PC上的Windows 7操作系统，地理信息系统开发平台为北京超图地理信息平台软件5.3.3版本。

本实施例最临近服务点的搜索方法，包括以下步骤：

1）采集包含兴趣点及其周围所有服务点的整体区域的空间数据，分别提取所有服务点对应范围的面状数据，分别提取各服务点范围的中心点，作为各个服务点中心点；提取兴趣点范围的面状数据，提取兴趣点范围的中心点，作为兴趣点中心点；

具体为：

a)检查服务点范围面状数据属性信息完整性；

b)将服务点范围面状数据进行中心点提取，得到服务点并记录该服务点的属性信息；

c）将兴趣点范围面状数据转换为兴趣点中心点数据；

d)将兴趣点数据信息写入该中心点。

2）基于各个服务点中心点构建不规则三角网；

3）以不规则三角网为准构建泰森多边形，将整体区域划分为多个子区域，各个服务点中心点分别位于对应的子区域中；

4）通过北京超图地理信息平台将兴趣点中心点与构建泰森多边形后的整体区域进行空间求交，获得兴趣点中心点所在的子区域，则中心点同样位于该子区域的服务点即为兴趣点最临近的服务点；

具体为：

a）以泰森多边形划分的各个子区域为准，对泰森多边形及兴趣点中心点进行空间求交；

b）将兴趣点中心点所在子区域对应的服务点信息写入该兴趣点的最临近服务点信息；

5）将该整体区域的不规则三角网和泰森多边形进行存储，当兴趣点发生变换时，再次将兴趣点与该泰森多边形进行空间求交即可获得该兴趣点最临近的服务点。

如图2所示，整体区域包括兴趣点以及服务点Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；如图3所示为构建的不规则三角网；如图4所示，兴趣点位于服务点Ⅰ对应的子区域，则兴趣点最临近的服务点为服务点Ⅰ。

Claims (4)

1.一种最临近服务点的搜索方法，其特征在于包括以下步骤：

1）采集包含兴趣点及其周围所有服务点的整体区域的空间数据，分别提取所有服务点对应范围的面状数据，分别提取各服务点范围的中心点，作为各个服务点中心点；提取兴趣点范围的面状数据，提取兴趣点范围的中心点，作为兴趣点中心点；

2）基于各个服务点中心点构建不规则三角网；

3）以不规则三角网为准构建泰森多边形，将整体区域划分为多个子区域，各个服务点中心点分别位于对应的子区域中；

4）将兴趣点中心点与构建泰森多边形后的不规则三角网区域进行空间求交，获得兴趣点中心点所在的子区域，则中心点同样位于该子区域中的服务点即为兴趣点最临近的服务点；

5）将该整体区域的不规则三角网和泰森多边形进行存储，当兴趣点发生变换时，再次将兴趣点与该泰森多边形进行空间求交即可获得该兴趣点最临近的服务点。

2.根据权利要求1所述的最临近服务点的搜索方法，其特征在于上述步骤1)中服务点中心点的提取包括以下步骤：

a)检查服务点范围面状数据属性信息完整性；

b)将服务点范围面状数据进行中心点提取，得到服务点并记录该服务点的属性信息。

3.如权利要求2所述的最临近服务点的搜索方法，其特征在于所述的步骤1）中兴趣点中心点的包括如下步骤：

c）将兴趣点范围面状数据转换为兴趣点中心点数据；

d)将兴趣点数据信息写入该中心点。

4.如权利要求1所述的最临近服务点的搜索方法，其特征在于所述的步骤4）包括如下步骤：

a）以泰森多边形划分的各个子区域为准，对泰森多边形及兴趣点中心点进行空间求交；

b）将兴趣点中心点所在子区域对应的服务点信息写入该兴趣点的最临近服务点信息。