CN115878737A - 一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,属于图像处理技术领域。其包括步骤:采用OSM数据中的道路矢量作为基础路网数据,提取城市主干道路网;对存在断点的路网线进行拼接,形成完整路网;求各路网的交点,获得道路交叉口候选集;对交叉口候选集中多余的伪交叉点进行处理,获得交叉口点集;计算每条道路的方向;以点集中的交叉口点为对象,获取与其相交的道路线集合;根据道路方向和交叉点位置计算交叉口的拓扑结构描述。本发明充分利用路网数据空间关系求交叉口,并结合相交的道路方向特征构建拓扑结构,提高多源道路数据匹配的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于地理信息处理领域,具体涉及一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法。
背景技术
随着地理信息及测绘技术的迅速发展,城市的地理空间数据逐步得以完善,并逐渐应用于土地资源规划、工程建设、道路导航等众多领域。道路作为城市重要的流通要素,扮演着“城市动脉”的角色,其位置信息对构建城市基础地理数据库起着关键的作用。近些年,许多公司均构建了属于自己的城市道路数据网,广泛应用于地图导航领域。
目前,道路数据的获取方式呈多样化,如实地测绘、互联网地图以及遥感图像解译等途径,但是由于多源数据采用的地理信息标准、数据精度以及存储表达形式的不同,道路数据在尺度、空间位置、数据格式存在着差异,为空间数据的综合便捷应用带来困难。为此,需选择不同数据源具有代表性的地理实体,并计算其在不同数据源中的相似性,建立空间位置关系,为数据的融合应用提供基础技术支撑。道路交叉口作为道路网的关键要素,其与道路形成的拓扑结构在地图路网中具有较高的辨识度,可以为多源数据的匹配提供重要的依据。因此,如何利用路网数据提取道路交叉口及构建其拓扑结构成为本发明的主要研究方向。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,其充分利用路网数据空间关系求交叉口,并结合相交的道路方向特征构建拓扑结构,提高多源道路数据匹配的可靠性。
本发明采用的技术方案为:
一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,包括以下步骤:
步骤1,采用OSM数据中的道路矢量作为基础路网数据,提取城市主干道路网;
步骤2,对存在断点的路网线进行拼接,形成完整路网;
步骤3,求各路网的交点,获得道路交叉口候选集Pc;
步骤4,对交叉口候选集Pc中多余的伪交叉点进行处理,获得交叉口点集Pf;
进一步地,步骤1中OSM主干道路数据的类型属性仅包括:
{primary,secondary,tertiary,motorway}。
进一步地,步骤4的具体方式为:
最终,点集Pf由多个交叉口点构成,表示为:
进一步地,步骤7的具体方式为:
当交叉口Oi与一条道路相交时,根据道路方向和交叉口位置,计算拓扑参数:
式中,t表示道路的序号。
本发明具有如下有益效果:
(1)本发明提出了一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,可有效提取城市路网中主干道的交叉口,为多源城市路网数据提供代表性的地理实体。
(2)应用本发明方法可以实现对道路交叉口的拓扑结构描述,为多源道路网数据的融合、匹配及更新提供有效的技术支撑。
附图说明
图1为基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示,一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,包括以下步骤:
步骤1,采用OSM数据中的道路矢量作为基础路网数据,提取城市主干道路网,道路数据的类型属性仅包括:
{primary,secondary,tertiary,motorway}
步骤2,对存在断点的路网线进行拼接,首先需要将整个路网合成为一个矢量数据,然后在路网拐点处打断,最后形成无断点的完整路网;
步骤3,求各路网的交点,获得道路交叉口候选集Pc;路网的交点由各路段的端点组成,则由m条道路形成的交叉口候选集Pc为:
最终,点集Pf由多个交叉口点构成,可表示为:
其中,m为集合中的道路总数。
式中,t表示道路的序号。
总之,本发明提出的路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,面向多种形式的道路表达形式难以匹配的问题,通过提取道路交叉口作为代表地理实体,并提出描述交叉口和道路构成的拓扑结构的方法,为多种形式道路数据的融合、配准、更新等应用提供重要的技术支撑。
Claims (5)
2.根据权利要求1所述的一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法,其特征在于,步骤1中OSM主干道路数据的类型属性仅包括:
{primary,secondary,tertiary,motorway}。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117648394A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 地形图道路的拓扑关系自动维护方法、装置、设备及介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106778605A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 武汉大学 | 导航数据辅助下的遥感影像道路网自动提取方法 |
US20170236284A1 (en) * | 2016-02-13 | 2017-08-17 | University Of Rochester | Registration of aerial imagery to vector road maps with on-road vehicular detection and tracking |
CN107958183A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-04-24 | 中国地质大学(北京) | 一种高分辨率遥感图像的城市路网信息自动提取方法 |
US20190065869A1 (en) * | 2017-08-26 | 2019-02-28 | Here Global B.V. | Predicting features on a road network with repeating geometry patterns |
CN109948477A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-28 | 东南大学 | 一种提取图片中道路网络拓扑点的方法 |
WO2020078015A1 (zh) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 华为技术有限公司 | 基于道路匹配的定位方法、芯片子系统及电子设备 |
CN112683286A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-04-20 | 季华实验室 | 拓扑路网地图的建立方法、系统、存储介质及电子设备 |
CN115131966A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-30 | 北京航空航天大学 | 一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法 |
CN115131669A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-09-30 | 中南大学 | 多源数据协同的人车路网一体化构建方法 |
-
2022
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170236284A1 (en) * | 2016-02-13 | 2017-08-17 | University Of Rochester | Registration of aerial imagery to vector road maps with on-road vehicular detection and tracking |
CN106778605A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 武汉大学 | 导航数据辅助下的遥感影像道路网自动提取方法 |
US20190065869A1 (en) * | 2017-08-26 | 2019-02-28 | Here Global B.V. | Predicting features on a road network with repeating geometry patterns |
CN107958183A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-04-24 | 中国地质大学(北京) | 一种高分辨率遥感图像的城市路网信息自动提取方法 |
WO2020078015A1 (zh) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 华为技术有限公司 | 基于道路匹配的定位方法、芯片子系统及电子设备 |
CN109948477A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-28 | 东南大学 | 一种提取图片中道路网络拓扑点的方法 |
CN112683286A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-04-20 | 季华实验室 | 拓扑路网地图的建立方法、系统、存储介质及电子设备 |
CN115131966A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-30 | 北京航空航天大学 | 一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法 |
CN115131669A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-09-30 | 中南大学 | 多源数据协同的人车路网一体化构建方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
邓艳玲: "基于交通轨迹数据的路网现势性动态检测更新算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》, vol. 2018, no. 02, pages 034 - 885 * |
马璐瑶: "基于车辆轨迹数据的城市路网提取算法研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》, vol. 2020, no. 07, pages 034 - 540 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117648394A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 地形图道路的拓扑关系自动维护方法、装置、设备及介质 |
CN117648394B (zh) * | 2024-01-29 | 2024-05-14 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 地形图道路的拓扑关系自动维护方法、装置、设备及介质 |
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