CN112734849A - 基于计算机的城市路网交叉角度检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于计算机的城市路网交叉角度检测方法；步骤如下：1、采集城市地物的基本信息；2、通过图像识别技术对道路交叉口进行粗定位；3、确定所述道路交叉口的提取区域；4、借助高程信息进行辅助判断，拟合出所述道路交叉口的道路平行边缘；5、利用Snake算法提取出所述道路交叉口的轮廓；6、确定所述道路交叉口的中心位置；7、获取所述道路交叉口的道路之间的角度；8、检查所述道路交叉口的道路之间的角度是否小于70度；9、统计所有属于所述畸形交叉口的所述道路交叉口，并输出相关信息。本发明的应用能够快速地检测城市路网交叉口的角度，最终快速形成城市路网畸形交叉口分布图和相应的畸形交叉口信息表。

Description

基于计算机的城市路网交叉角度检测方法
技术领域
本发明涉及城市道路工程设计技术领域，特别涉及基于计算机的城市路网交叉角度检测方法。
背景技术
城市道路交叉是指两条或两条以上道路的交会，是道路网的联结点。从行车安全角度来讲，交叉路口是道路路网中至关重要的元素。因为所有的道路使用者都在交叉路口使用共同的空间，多方面的交通冲突会在这产生，进而引发交通事故。
为了保障交通安全，使交叉口车流有序、畅通、舒适，并应兼顾景观，城市道路工程设计规范规定新建平面交叉口不得出现超过4叉的多路交叉口、错位交叉口、畸形交叉口以及交角小于700(特殊困难时为450)的斜交交叉口。已有的错位交叉口、畸形交叉口应加强交通组织与管理，并应加以改造。
但是，在现有技术中，对于城市路网交叉角度的检测成为一个问题。无法快速准确检测城市道路的交叉角度，无法根据城市路网分布图准确快速地统计畸形交叉口的数量和位置。
因此，如何快速便捷的确定城市路网交叉角度成为本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供基于计算机的城市路网交叉角度检测方法，实现的目的是能够快速便捷的确定城市路网交叉角度。
为实现上述目的，本发明公开了基于计算机的城市路网交叉角度检测方法；步骤如下：
步骤1、GIS地理信息系统采集城市地物的基本信息；
步骤2、利用所述GIS地理信息，通过图像识别技术对需要检测的道路交叉口进行粗定位；
步骤3、利用机载Li-DAR点云数据，剔除数据噪点，通过聚类分析，提取道路交叉口区域；
步骤4、引入环形剖面方法进行边缘提取，借助高程信息进行辅助判断，拟合出所述道路交叉口的道路平行边缘；
步骤5、利用Snake算法提取出所述道路交叉口的轮廓；
步骤6、基于Snake算法提取的所述道路交叉口的轮廓，确定所述道路交叉口的中心位置；
步骤7、根据所述道路交叉口的轮廓，获取所述道路交叉口的道路之间的角度；
步骤8、检查所述道路交叉口的道路之间的角度是否小于70度；若是，则所述道路交叉口为畸形交叉口；若否，则所述道路交叉口为非畸形交叉口；
步骤9、统计所有属于所述畸形交叉口的所述道路交叉口，并输出相关信息。
优选的，所述步骤5中，所述Snake算法的公式如下：
v(m)＝[x(m),y(m)]；
其中，m为曲线中的节点；x(m)和y(m)分别为曲线节点位置的横坐标和纵坐标，且0＜m＜1；
因此Esnake的能量公式E(v(m))如下：
Figure BDA0002902885430000021
其中，Eint和Eext分别为曲线的内部能量和外部能量；
利用“有限元差分方法”再将连续的Snake曲线离散化为一组控制点；
对于曲线上任意控制点vi，离散化后的内部能量取多项式的第1项和第2项分别代表曲线的刚力和弹力；
其中，Snake外部力取图像的方向梯度在曲线法向量上的投影，表达式为：
Eint(vi)＝ai|vi-vi-1|2+βi|vi+1+vi-1-2vi|2；
Eext(v)＝|▽I(v)|[n(v)d(v)]；
式中：ai和βi为曲线参数，需结合实际案例进行标定；n(v)为节点所对应的内法线单位向量；d(v)为归一化的图像梯度矢量，即：
d(v)＝▽I(v)/|▽I(v)|。
优选的，在所述步骤6中，确定所述道路交叉口的中心位置的步骤如下：
步骤6.1、基于Snake算法提取的道路交叉口的轮廓，对基础轮廓图像进行二值化处理，得到二值化图像；
步骤6.2、在所述二值化图像中任选一未被标记的非零像素，对该像素赋标记值，并按“八邻域”的顺序搜索附近非零未标记像素，赋同样的标记值，直到搜索完该连通区域未被标记的所有非零像素；
步骤6.3、对不同标记值的连通区域计算像素点个数，作为所述连通区域的面积；
步骤6.4、计算所述连通区域上下左右四个边缘角点坐标，将这四个所述边缘角点坐标的中心位置作为所述连通区域的中心点坐标，即交叉口的中心位置。
更优选的，在所述步骤7中，检测所述道路交叉口的道路之间的角度的步骤如下：
步骤7.1、以所述道路交叉口的中心位置为圆心，固定线长旋转一圈，以轨迹曲线上像素点与圆心点灰度值之差为纵坐标，旋转角度为横坐标；
步骤7.2、通过道路图像灰度和建筑物的灰度存在的差异，以灰度明显变化位置为道路边缘，图像中两个峰值之间的角度即为两个不同方向的道路边缘旋转的角度，通过图像识别获得所述道路交叉口的道路之间的夹角。
优选的，在所诉步骤9中，所述相关信息是指统计畸形交叉口的数量和地理分布信息，形成畸形交叉口位置分布图，并进行路网结构、交通拥堵分析。
本发明的有益效果：
本发明的应用能够快速地检测城市路网交叉口的角度，梳理不合理的角度和角度偏差值，并按照角度小于70°的标准筛选出其中的畸形交叉口，统计数量和所处的位置，最终快速形成城市路网畸形交叉口分布图和相应的畸形交叉口信息表。
本发明所的的结果可以和道路路网拥堵情况结合起来，分析出由于畸形交叉口所导致的堵塞路段和交通事故。为改造畸形交叉口，解决部分路段堵塞和交叉口事故等问题提供指导依据。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1示出本发明一实施例的流程图。
图2示出本发明一实施例中道路交叉口轮廓提取方法流程图。
图3示出本发明一实施例中畸形交叉口统计分析示意图。
具体实施方式
实施例
如图1所示，基于计算机的城市路网交叉角度检测方法；步骤如下：
步骤1、GIS地理信息系统采集城市地物的基本信息；
步骤2、利用GIS地理信息，通过图像识别技术对需要检测的道路交叉口进行粗定位；
步骤3、利用机载Li-DAR点云数据，剔除数据噪点，通过聚类分析，提取道路交叉口区域；
步骤4、引入环形剖面方法进行边缘提取，借助高程信息进行辅助判断，拟合出道路交叉口的道路平行边缘；
步骤5、利用Snake算法提取出道路交叉口的轮廓；
步骤6、基于Snake算法提取的道路交叉口的轮廓，确定道路交叉口的中心位置；
步骤7、根据道路交叉口的轮廓，获取道路交叉口的道路之间的角度；
步骤8、检查道路交叉口的道路之间的角度是否小于70度；若是，则道路交叉口为畸形交叉口；若否，则道路交叉口为非畸形交叉口；
步骤9、统计所有属于畸形交叉口的道路交叉口，并输出相关信息。
本发明的原理如下：
本发明基于GIS地理信息系统对城市路网的信息进行采集，基于Snake方法从机载Li-DAR点云数据中提取道路交叉口轮廓，并在图像识别技术的帮助下检测道路交叉的角度，记录下所有畸形交叉口的数量和位置。
如图2所示，在某些实施例中，步骤5中，Snake算法的公式如下：
v(m)＝[x(m),y(m)]；
其中，m为曲线中的节点；x(m)和y(m)分别为曲线节点位置的横坐标和纵坐标，且0＜m＜1；
因此Esnake的能量公式E(v(m))如下：
Figure BDA0002902885430000051
其中，Eint和Eext分别为曲线的内部能量和外部能量；
利用“有限元差分方法”再将连续的Snake曲线离散化为一组控制点；
对于曲线上任意控制点vi，离散化后的内部能量取多项式的第1项和第2项分别代表曲线的刚力和弹力；
其中，Snake外部力取图像的方向梯度在曲线法向量上的投影，表达式为：
Eint(vi)＝ai|vi-vi-1|2+βi|vi+1+vi-1-2vi|2；
Eext(v)＝|▽I(v)|[n(v)d(v)]；
式中：ai和βi为曲线参数，需结合实际案例进行标定；n(v)为节点所对应的内法线单位向量；d(v)为归一化的图像梯度矢量，即：
d(v)＝▽I(v)/|▽I(v)|。
在某些实施例中，在步骤6中，确定道路交叉口的中心位置的步骤如下：
步骤6.1、基于Snake算法提取的道路交叉口的轮廓，对基础轮廓图像进行二值化处理，得到二值化图像；
步骤6.2、在二值化图像中任选一未被标记的非零像素，对该像素赋标记值，并按“八邻域”的顺序搜索附近非零未标记像素，赋同样的标记值，直到搜索完该连通区域未被标记的所有非零像素；
步骤6.3、对不同标记值的连通区域计算像素点个数，作为连通区域的面积；
步骤6.4、计算连通区域上下左右四个边缘角点坐标，将这四个边缘角点坐标的中心位置作为连通区域的中心点坐标，即交叉口的中心位置。
在某些实施例中，在步骤7中，检测道路交叉口的道路之间的角度的步骤如下：
步骤7.1、以道路交叉口的中心位置为圆心，固定线长旋转一圈，以轨迹曲线上像素点与圆心点灰度值之差为纵坐标，旋转角度为横坐标；
步骤7.2、通过道路图像灰度和建筑物的灰度存在的差异，以灰度明显变化位置为道路边缘，图像中两个峰值之间的角度即为两个不同方向的道路边缘旋转的角度，通过图像识别获得道路交叉口的道路之间的夹角。
如图3所示，在某些实施例中，在所诉步骤9中，相关信息是指统计畸形交叉口的数量和地理分布信息，形成畸形交叉口位置分布图，并进行路网结构、交通拥堵分析。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (5)

1.基于计算机的城市路网交叉角度检测方法；步骤如下：
步骤1、GIS地理信息系统采集城市地物的基本信息；
步骤2、利用所述GIS地理信息，通过图像识别技术对需要检测的道路交叉口进行粗定位；
步骤3、利用机载Li-DAR点云数据，剔除数据噪点，通过聚类分析，提取道路交叉口区域；
步骤4、引入环形剖面方法进行边缘提取，借助高程信息进行辅助判断，拟合出所述道路交叉口的道路平行边缘；
步骤5、利用Snake算法提取出所述道路交叉口的轮廓；
步骤6、基于Snake算法提取的所述道路交叉口的轮廓，确定所述道路交叉口的中心位置；
步骤7、根据所述道路交叉口的轮廓，获取所述道路交叉口的道路之间的角度；
步骤8、检查所述道路交叉口的道路之间的角度是否小于70度；若是，则所述道路交叉口为畸形交叉口；若否，则所述道路交叉口为非畸形交叉口；
步骤9、统计所有属于所述畸形交叉口的所述道路交叉口，并输出相关信息。
2.根据权利要求1所述的基于计算机的城市路网交叉角度检测方法，其特征在于，所述步骤5中，所述Snake算法的公式如下：
v(m)＝[x(m),y(m)]；
其中，m为曲线中的节点；x(m)和y(m)分别为曲线节点位置的横坐标和纵坐标，且0＜m＜1；
因此Esnake的能量公式E(v(m))如下：
Figure FDA0002902885420000011
其中，Eint和Eext分别为曲线的内部能量和外部能量；
利用“有限元差分方法”再将连续的Snake曲线离散化为一组控制点；
对于曲线上任意控制点vi，离散化后的内部能量取多项式的第1项和第2项分别代表曲线的刚力和弹力；
其中，Snake外部力取图像的方向梯度在曲线法向量上的投影，表达式为：
Eint(vi)＝ai|vi-vi-1|2+βi|vi+1+vi-1-2vi|2；
Eext(v)＝|▽I(v)|[n(v)d(v)]；
式中：ai和βi为曲线参数，需结合实际案例进行标定；n(v)为节点所对应的内法线单位向量；d(v)为归一化的图像梯度矢量，即：
d(v)＝▽I(v)/|▽I(v)|。
3.根据权利要求1所述的基于计算机的城市路网交叉角度检测方法，其特征在于，在所述步骤6中，确定所述道路交叉口的中心位置的步骤如下：
步骤6.1、基于Snake算法提取的道路交叉口的轮廓，对基础轮廓图像进行二值化处理，得到二值化图像；
步骤6.2、在所述二值化图像中任选一未被标记的非零像素，对该像素赋标记值，并按“八邻域”的顺序搜索附近非零未标记像素，赋同样的标记值，直到搜索完该连通区域未被标记的所有非零像素；
步骤6.3、对不同标记值的连通区域计算像素点个数，作为所述连通区域的面积；
步骤6.4、计算所述连通区域上下左右四个边缘角点坐标，将这四个所述边缘角点坐标的中心位置作为所述连通区域的中心点坐标，即交叉口的中心位置。
4.根据权利要求3所述的基于计算机的城市路网交叉角度检测方法，其特征在于，在所述步骤7中，检测所述道路交叉口的道路之间的角度的步骤如下：
步骤7.1、以所述道路交叉口的中心位置为圆心，固定线长旋转一圈，以轨迹曲线上像素点与圆心点灰度值之差为纵坐标，旋转角度为横坐标；
步骤7.2、通过道路图像灰度和建筑物的灰度存在的差异，以灰度明显变化位置为道路边缘，图像中两个峰值之间的角度即为两个不同方向的道路边缘旋转的角度，通过图像识别获得所述道路交叉口的道路之间的夹角。
5.根据权利要求1所述的基于计算机的城市路网交叉角度检测方法，其特征在于，在所诉步骤9中，所述相关信息是指统计畸形交叉口的数量和地理分布信息，形成畸形交叉口位置分布图，并进行路网结构、交通拥堵分析。
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