CN110851547A - 一种多数据源地图数据融合方法 - Google Patents

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张文强
于修金
周智宏
连颖辉
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黄俊鑫
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Abstract

本发明提供了一种多数据源地图数据融合方法，包括转换坐标系：将数据源A和数据源B的关键点集合的坐标转换为相同坐标系；计算距离：计算数据源A和数据源B中任意两个关键点的距离D；计算名称相似度；合并数据：首先判断名称相似度γ的范围和距离D的范围；当名称相似度γ和距离D在范围内，确认新生关键点的坐标和名称；否则保留关键点的原始坐标和名称；最后得到融合后的关键点数据库。可批量进行多个地图数据源的关键点数据融合，使得融合后的地图数据更加全面，取各家地图数据之所长，提升地图数据的覆盖范围，有助于与地图相关的服务类应用和数据分析产品的质量提升。

Description

一种多数据源地图数据融合方法
技术领域
本发明涉及数据融合领域，具体提供一种多数据源地图数据融合方法。
背景技术
随着基于位置的服务LBS(Location Based Service)等业务的发展，美团、滴滴等移动生活服务巨头崛起，它们的业务都离不开精准的地图数据，地图数据的全面性越来越重要。
当前市场上地图数据有多个来源，如高德、百度、腾讯等大的地图公司，它们的数据各有长处和短处，如业内认知百度在城市区域数据优于高德，而高德在偏远地区优于百度，两者都具有开放平台，可以使用坐标采用逆地理API接口从开放平台请求周边关键点(Point of Interest，POI)数据，但如何通过采各家所长，融合生成更加完成全面的地图数据，是现阶段研究的核心问题。
现有专利CN109059948A公开了高德地图与交通行业数据融合的方法，包括：步骤一：获取高德及行业数据；步骤二：对行业异常数据进行处理；步骤三：将行业桩号转换为经纬度；步骤四：对设施进行分类，包括桥梁、隧道、收费站、互通立交、服务区；步骤五：依次选取高德每个设施；步骤六：查找同一条路线上最近的行业设施；步骤七：判断同一条路线最近设施是否超过500米，超过执行步骤八，未超过执行步骤九；步骤八：通知行业单位补充基础数据；步骤九：将查询的结果与高德选中设施进行关联。该发明主要实现提升行业管理水平。现有专利CN102446188A公开了一种业务信息关联方法，包括：调用包括电子地图、坐标数据、地理信息数据地理信息系统GIS，电子地图上的每一个地图单元对应一个坐标数据和一组地理信息数据；在该GIS的电子地图上标注交通关键点，建立相连通的交通关键点之间的关联；将交通关键点保存到一关键点数据库中，交通关键点在该关键点数据库中的保存位置映射到地理信息数据中；将相连通的交通关键点之间的关联保存在关联数据库中，每一关联包括通过该关联而连通的两个交通关键点以及该两个交通关键点之间的关联方式，每一个关联在关联数据库中的保存位置分别映射到该关联的两个交通关键点对应的地图单元的地理信息数据中。
发明内容
基于现有各家地图数据的缺陷，本发明提出了一种多数据源地图数据融合方法，旨在通过将多地图数据进行融合，得到更加全面的地图关键点数据。具体采用如下技术方案：
一种多数据源地图数据融合的方法，具体包括以下步骤：
S1、转换坐标系：将数据源A和数据源B的关键点集合的坐标转换为相同坐标系；
S2、计算距离：计算数据源A和数据源B中任意两个关键点的距离D；
S3、计算名称相似度：包括以下步骤
S31、计算步骤S2中所述任意两个关键点的字符数，得到字符数a和字符数b；
S32、计算字符数a和字符数b中的相同字符数c；
S33、取字符数a和字符数b中较小的字符数，用c除以较小的字符数，便得到任意两个关键点的名称相似度γ；
S4、合并数据：首先判断所述步骤S3中名称相似度γ的范围和距离D的范围；当名称相似度γ和距离D在范围内，确认新生关键点的坐标和名称；否则保留关键点的原始坐标和名称；最后得到融合后的关键点数据库。
具体地，所述数据源A和数据源B分别包含若干个关键点的数据，该数据包含名称和坐标。
具体地，所述步骤S1中相同坐标系包括WGS84、GCJ-02、BD09中的任一种。
具体地，所述步骤S2中距离D采用欧式距离计算方法：
Figure BDA0002229061260000031
其中，x1和y1为数据源A中任一点的坐标，x2和y2为数据源B中任一点的坐标，λ为经纬度和距离转换常数，取111.1千米/度。
具体地，所述步骤S3中任意两个关键点的距离D小于300m。
具体地，当所述步骤S4中名称相似度γ＝100％时，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；取任意两个关键点中某一个关键点的名称作为新生关键点的名称。
具体地，当所述步骤S4中名称相似度80％≤γ<100％时，且距离D小于10m，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
具体地，当所述步骤S4中名称相似度50％≤γ<80％时，且距离D小于5m，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
具体地，当所述步骤S4中距离D小于2m时，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的多数据源地图数据融合方法，可批量进行多个地图数据源的关键点数据融合，使得融合后的地图数据更加全面，取各家地图数据之所长，提升地图数据的覆盖范围，有助于与地图相关的服务类应用和数据分析产品的质量提升。
具体实施方式
实施例1
一种多数据源地图数据融合的方法，具体包括以下步骤：
S1、转换坐标系：将数据源A和数据源B的关键点集合的坐标转换为相同坐标系，如WGS84、GCJ-02、BD09中的任一种；数据源A和数据源B分别包含若干个关键点的数据，该数据包含名称和坐标；
S2、计算距离：计算数据源A和数据源B中任意两个关键点的距离D；采用欧式距离计算方法：
Figure BDA0002229061260000051
其中，x1和y1为数据源A中任一点的坐标，x2和y2为数据源B中任一点的坐标，λ为经纬度和距离转换常数，取111.1千米/度。
S3、计算名称相似度：包括以下步骤
S31、计算步骤S2中距离D小于300m的任意两个关键点POI-A和POI-B的字符数，分别得到字符数a和字符数b；
S32、计算字符数a和字符数b中的相同字符数c；
S33、取字符数a和字符数b中较小的字符数，用c除以较小的字符数，便得到任意两个关键点的名称相似度γ；
S4、合并数据：包括以下情况：
当名称相似度γ＝100％时，取POI-A和POI-B坐标位置的平均值作为新生关键点POI-NEW的坐标；取POI-A或POI-B的名称作为新生关键点POI-NEW的名称。
当名称相似度80％≤γ<100％时，且距离D小于10m，取POI-A和POI-B坐标位置的平均值作为新生关键点POI-NEW的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点POI-NEW的名称。
当名称相似度50％≤γ<80％时，且距离D小于5m，取POI-A和POI-B坐标位置的平均值作为新生关键点POI-NEW的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点POI-NEW的名称。
当距离D小于2m时，取POI-A和POI-B坐标位置的平均值作为新生关键点POI-NEW的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点POI-NEW的名称。
剩余数据源A和数据源B的关键点数据都进行保留，最终得到融合后的关键点数据库。
上述详细说明是针对本发明其中之一可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种多数据源地图数据融合方法，包括以下步骤：
S1、转换坐标系：将数据源A和数据源B的关键点集合的坐标转换为相同坐标系；
S2、计算距离：计算数据源A和数据源B中任意两个关键点的距离D；
S3、计算名称相似度：包括以下步骤
S31、计算步骤S2中所述任意两个关键点的字符数，得到字符数a和字符数b；
S32、计算字符数a和字符数b中的相同字符数c；
S33、取字符数a和字符数b中较小的字符数，用c除以较小的字符数，便得到任意两个关键点的名称相似度γ；
S4、合并数据：首先判断所述步骤S3中名称相似度γ的范围和距离D的范围；当名称相似度γ和距离D在范围内，确认新生关键点的坐标和名称；否则保留关键点的原始坐标和名称；最后得到融合后的关键点数据库。
2.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，所述数据源A和数据源B分别包含若干个关键点的数据，该数据包含名称和坐标。
3.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，所述步骤S1中相同坐标系包括WGS84、GCJ-02、BD09中的任一种。
4.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，所述步骤S2中距离D采用欧式距离计算方法：
Figure FDA0002229061250000021
其中，x1和y1为数据源A中任一点的坐标，x2和y2为数据源B中任一点的坐标，λ为经纬度和距离转换常数。
5.根据权利要求4所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，，所述λ取111.1千米/度。
6.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，所述步骤S3中任意两个关键点的距离D小于300m。
7.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，当所述步骤S4中名称相似度γ＝100％时，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；取任意两个关键点中某一个关键点的名称作为新生关键点的名称。
8.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，当所述步骤S4中名称相似度80％≤γ<100％时，且距离D小于10m，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
9.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，当所述步骤S4中名称相似度50％≤γ<80％时，且距离D小于5m，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
10.根据权利要求1所述的一种多数据源地图数据融合方法，其特征在于，当所述步骤S4中距离D小于2m时，取任意两个关键点坐标位置的平均值作为新生关键点的坐标；将字符数a和字符数b中较大的字符数对应的名称作为新生关键点的名称。
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