CN110992442B - 一种基于贪心的城市交通图平面化方法 - Google Patents

一种基于贪心的城市交通图平面化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110992442B
CN110992442B CN201911307915.6A CN201911307915A CN110992442B CN 110992442 B CN110992442 B CN 110992442B CN 201911307915 A CN201911307915 A CN 201911307915A CN 110992442 B CN110992442 B CN 110992442B
Authority
CN
China
Prior art keywords
route
graph
routes
strong
traffic
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
CN201911307915.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110992442A (zh
Inventor
孙鹏
黄志豪
刘伟
吴苏平
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.)
Nanjing Fujitsu Nanda Software Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Fujitsu Nanda Software Technology Co Ltd
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 Nanjing Fujitsu Nanda Software Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Fujitsu Nanda Software Technology Co Ltd
Priority to CN201911307915.6A priority Critical patent/CN110992442B/zh
Publication of CN110992442A publication Critical patent/CN110992442A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110992442B publication Critical patent/CN110992442B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/206Drawing of charts or graphs

Abstract

本发明提供了一种基于贪心的城市交通图平面化方法,提取出交通拓扑图中的所有强连通分量,根据图论基础理论,将各强连通分量平面化并进行拼接,从而实现对整个交通拓扑图的平面化。该方法在求最大可平面子图的同时,完成最大可平面子图的平面化。本发明在大部分情况下都能取得不错的结果,优点是易于实现、效率高,并且很容易根据具体应用场景调整实现细节。

Description

一种基于贪心的城市交通图平面化方法
技术领域
本发明属于计算机算法和图论领域,具体涉及一种基于贪心的城市交通图平面化方法。
背景技术
城市交通图在城市规划中经常会被使用到。出于不同的目的,可以将城市交通图展示为地理位置图或者拓扑关系图。通过人工去绘制复杂的城市交通图是一个非常庞大的工程,人们通常希望通过计算机来完成交通图的自动生成。对于城市交通的拓扑关系图,为了便于查看,一般希望其交叉关系尽量少。因此在通过计算机来生成城市交通的拓扑关系图时,平面化是其中的核心步骤之一。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足,提供一种基于贪心的城市交通图平面化方法。该方法在求最大可平面子图的同时,完成最大可平面子图的平面化。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于贪心的城市交通图平面化方法,其特征在于,包括:提取出交通拓扑图中的所有强连通分量,根据图论基础理论,将各强连通分量平面化并进行拼接,从而实现对整个交通拓扑图的平面化。
为优化上述技术方案,采取的具体措施还包括:
进一步地,具体包括以下步骤:
步骤一:提取出交通拓扑图中的所有强连通分量;
步骤二:取出强连通图的最大环,作为已平面化的部分;
步骤三:从未平面化的部分中找出所有可以分割既存面的路线;
步骤四:计算每一种可能的分割所影响的未平面化部分的路线数,记为影响路线数;
步骤五:根据影响路线数来选择路线分割既存的面,分割完成后从未平面化部分删除路线中的道路;
步骤六:重复步骤三到步骤五,直到未平面化部分没有路线,或者无法再次分割;
步骤七:对所有已平面化的强连通分量进行拼接,形成平面化的交通图。
进一步地,步骤二中,从强连通图中删除最大环中的道路,将剩余的图作为未平面化的部分。
进一步地,步骤四中,对于存在不止一种分割的路线,计算这些分割的平均影响路线数。
进一步地,步骤五中,取平均影响路线数最大的路线来分割既存的面,如果这条路线有多种分割方式,取影响路线数最大的方式进行分割。
本发明的有益效果是:该方法在大部分情况下都能取得不错的结果,方法的优点是易于实现、效率高,并且很容易根据具体应用场景调整实现细节。
附图说明
图1是强连通分量的示意图。
图2是最大环的示意图。
图3是最大环分割后未平面化部分和已平面化部分的对比示意图。
图4是第一次分割面后未平面化部分和已平面化部分的对比示意图。
图5是第二次分割面后未平面化部分和已平面化部分的对比示意图。
图6是第三次分割面后未平面化部分和已平面化部分的对比示意图。
图7是第四、五、六、七次分割面后未平面化部分和已平面化部分的对比示意图。
图8是最终的平面化示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
一种基于贪心的城市交通图平面化方法,具体包括以下步骤:
步骤一:提取出交通图中的所有强连通分量。强连通分量指交通图从任一节点到其他节点有不止一条路径。根据图论基础理论,只要将强连通分量平面化,整个交通图也就平面化了。以下的步骤二到步骤六针对单个强连通分量的平面化方法进行说明。图1是一个强连通分量的示例。
步骤二:取出强连通图的最大环,作为已平面化的部分,并从强连通图中删除最大环中的道路(拓扑图的边),将剩余的图作为未平面化的部分。最大环是指道路最多的环,这一步的最大环会将平面分为两块区域,每个区域也叫做面(Face)。图2中的加粗部分是强连通分量的最大环。图3是将最大环取后形成的未平面化部分和已平面化部分,F1和F2是最大环分割出的两个面。
步骤三:从未平面化的部分中找出所有可以分割既存面的路线(多个道路首尾相连称为路线)。表1中列出了第一次分割的所有可能的分割路线。
步骤四:计算每一种可能的分割所影响的未平面化部分的路线数,以下简称影响路线数。表1中列出了每一种分割的影响路线数。一条路线可能会存在不止一种分割,计算这些分割的平均影响路线数。表1中列出了每一条路线的平均影响路线数。
表1第一次分割的分割路线、影响路线和平均影响路径
步骤五:取平均影响路线数最大的路线来分割既存的面。如果这条路线有多种分割方式,取影响路线数最大的方式进行分割。分割完成后从未平面化部分删除路线中的道路。图4中的虚线是第一次分割,以路线1-7分割面F1。
步骤六:重复步骤三到步骤五,直到未平面化部分没有路线,或者无法再次分割。图5、图6、图7是重复的过程,表2、表3、表4分别是第二次、第三次和第四、五、六、七次分割的分割路线、影响路线和平均影响路径。
表2第二次分割的分割路线、影响路线和平均影响路径
表3第三次分割的分割路线、影响路线和平均影响路径
表4第四、五、六、七次分割的分割路线、影响路线和平均影响路径
路线 影响路线 平均影响路径
0-2 F2 0 0
0-4 F2 0 0
2-7 F3 0 0
6-8 F4 0 0
步骤七:对所有已平面化的强连通分量进行拼接。图8是强连通分量最终的平面化结果。
需要注意的是,发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语,亦仅为便于叙述的明了,而非用以限定本发明可实施的范围,其相对关系的改变或调整,在无实质变更技术内容下,当亦视为本发明可实施的范畴。
以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于贪心的城市规划中城市交通图平面化方法,其特征在于,包括:提取出交通拓扑图中的所有强连通分量,根据图论基础理论,将各强连通分量平面化并进行拼接,从而实现对整个交通拓扑图的平面化;具体包括以下步骤:
步骤一:提取出交通拓扑图中的所有强连通分量,得到强连通图;所述强连通分量指交通图从任一节点到其他节点有不止一条路径;
步骤二:取出强连通图的最大环,作为已平面化的部分,并从强连通图中删除最大环中的道路,将剩余的图作为未平面化的部分;所述最大环是指道路最多的环;
步骤三:从未平面化的部分中找出所有可以分割既存面的路线;多个道路首尾相连称为路线;
步骤四:计算每一种可能的分割所影响的未平面化部分的路线数,记为影响路线数;
步骤五:根据影响路线数来选择路线分割既存的面,分割完成后从未平面化部分删除路线中的道路;
步骤六:重复步骤三到步骤五,直到未平面化部分没有路线,或者无法再次分割;
步骤七:对所有已平面化的强连通分量进行拼接,形成平面化的交通图。
2.如权利要求1所述的一种基于贪心的城市规划中城市交通图平面化方法,其特征在于:步骤四中,对于存在不止一种分割的路线,计算这些分割的平均影响路线数。
3.如权利要求2所述的一种基于贪心的城市规划中城市交通图平面化方法,其特征在于:步骤五中,取平均影响路线数最大的路线来分割既存的面,如果这条路线有多种分割方式,取影响路线数最大的方式进行分割。
CN201911307915.6A 2019-12-18 2019-12-18 一种基于贪心的城市交通图平面化方法 Active CN110992442B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911307915.6A CN110992442B (zh) 2019-12-18 2019-12-18 一种基于贪心的城市交通图平面化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911307915.6A CN110992442B (zh) 2019-12-18 2019-12-18 一种基于贪心的城市交通图平面化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110992442A CN110992442A (zh) 2020-04-10
CN110992442B true CN110992442B (zh) 2024-04-05

Family

ID=70095397

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911307915.6A Active CN110992442B (zh) 2019-12-18 2019-12-18 一种基于贪心的城市交通图平面化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110992442B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110098258A (ko) * 2010-02-26 2011-09-01 현대엠엔소프트 주식회사 링크 분할을 통한 경로 탐색 방법 및 경로 재탐색 방법
CN102819664A (zh) * 2012-07-18 2012-12-12 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于图形处理单元的影响最大化并行加速方法
CN103020744A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 中国科学技术大学 一种灾害环境下最优交通路径的查找方法
WO2016034918A1 (en) * 2014-09-04 2016-03-10 Audi Ag Method and system for creating at least one digital map

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110098258A (ko) * 2010-02-26 2011-09-01 현대엠엔소프트 주식회사 링크 분할을 통한 경로 탐색 방법 및 경로 재탐색 방법
CN102819664A (zh) * 2012-07-18 2012-12-12 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于图形处理单元的影响最大化并行加速方法
CN103020744A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 中国科学技术大学 一种灾害环境下最优交通路径的查找方法
WO2016034918A1 (en) * 2014-09-04 2016-03-10 Audi Ag Method and system for creating at least one digital map

Also Published As

Publication number Publication date
CN110992442A (zh) 2020-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107798079B (zh) 基于车辆轨迹数据的路段拼接方法及系统
CN107657637B (zh) 一种农机作业面积获取方法
CN109993839B (zh) 一种自适应的点云条带划分方法
CN108871354B (zh) 道路信息处理方法及处理系统
CN107679498A (zh) 一种机载激光点云城区道路识别方法
CN110906940B (zh) 一种基于轨迹方向的车道边线聚合方法
CN103559719A (zh) 一种交互式图像分割方法
CN106767826A (zh) 一种室内跨楼层路径导航的方法
CN111858810B (zh) 一种面向道路dem构建的建模高程点筛选方法
CN112685942B (zh) 一种复杂胎面花纹有限元网格快速划分方法
CN114332291A (zh) 一种倾斜摄影模型建筑物外轮廓规则提取方法
CN109903379A (zh) 一种基于点云优化采样的三维重建方法
CN110992442B (zh) 一种基于贪心的城市交通图平面化方法
CN103049903B (zh) 一种用于立体视觉系统的双目立体匹配方法
CN112462347A (zh) 基于密度聚类的激光雷达点云快速分类滤波算法
CN107274448B (zh) 一种基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法
CN112183001A (zh) 一种基于超图的多级聚类方法
CN105138607A (zh) 一种基于混合粒度分布式内存网格索引的knn查询方法
CN112269848A (zh) 一种众包轨迹数据融合方法及装置
CN112116709A (zh) 一种提高地形表达精度的地形特征线处理方法
Bhadauria et al. Building extraction from satellite images
CN110569532A (zh) 一种室内边界要素矩形的拓扑一致性优化方法
CN113204607B (zh) 一种平衡面积、拓扑和形状特征的矢量多边形栅格化方法
CN105828434B (zh) 一种子网划分式DV-hop无线传感器网络定位方法
CN109147032B (zh) 一种基于分布式的优化大尺度网格方法

Legal Events

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