[发明专利]一种兴趣点与道路网的自动配准方法有效

专利信息
申请号: 201610154747.1 申请日: 2016-03-17
公开(公告)号: CN105825510B 公开(公告)日: 2017-05-17
发明(设计)人: 张云菲;邓敏 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06T7/30 分类号: G06T7/30;G06K9/62
代理公司: 长沙市融智专利事务所43114 代理人: 龚燕妮
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 兴趣 道路网 自动 方法
【权利要求书】:

1.一种兴趣点与道路网的自动配准方法,其特征在于:该方法包括以下步骤,

步骤1:提取兴趣点所在的道路信息,与道路网进行第一次配准;

提取兴趣点地址属性中包含的道路信息,与道路网中道路信息进行判断,确认道路两边关联的兴趣点,消除兴趣点与道路网的系统误差;

步骤2:识别道路网中道路链,构建道路骨架图;

道路网中方向连续的道路相互连接构成道路链,按道路连接夹角之和最大生成单线道路链,通过构建缓冲区识别和简化平行道路链,最后以单线道路链和平行道路链简化结果为边,构建道路骨架图;

步骤3:将兴趣点与道路骨架图中的道路链进行匹配;

利用基于划分的空间聚类方法,根据兴趣点到邻近道路链的投影矢量,将兴趣点划分至不同的道路链或空道路链,建立兴趣点与道路链对应关系;

步骤4:拟合兴趣点聚类的主曲线,构建兴趣点骨架图;

对任一兴趣点聚类,以最小二乘拟合直线段为初始主曲线,通过迭代添加顶点和优化顶点位置两个过程确定任一兴趣点聚类的拟合主曲线,最后以拟合主曲线为边,构建兴趣点骨架图;

步骤5:利用步骤3确定的兴趣点与道路链对应关系,寻找兴趣点骨架图与道路网骨架图的匹配控制点,进行兴趣点与道路的精配准;

所述步骤2的具体过程如下:

步骤2.1,遍历所有道路结点,选择与道路结点连接的道路夹角之和最大的两两道路连接组合,对连接的道路进行道路链编号;

步骤2.2,将道路链编号相同的道路进行首尾连接,得到初始单线道路链;

步骤2.3,构建单线道路链的40米缓冲区,计算与缓冲区内邻近道路链的角度差异和长度比值,将角度差异和长度比值在给定阈值范围内的道路链识别为平行道路链,对各组平行道路链构建缓冲区多边形,提取缓冲区多边形的中心线,简化原有平行道路链;

步骤2.4,在简化后的中心线道路链与邻近道路链在相交处打断,相交处的结点添加到道路结点集合;遍历简化前道路链连接的道路链,判断与简化后中心线道路链是否连接,若连接,则删除悬挂边,若不连接,则延长中心线道路链使之连接。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程如下:

步骤3.1,计算兴趣点与道路链的投影矢量xij,xij为兴趣点pi到道路链Sj的投影点pj’与pj构成的矢量,初始化k个聚类及其中心cj=(0,0),聚类参数λ0=1.5以及分配矩阵uij=0;

k为道路链条数,k个聚类与步骤2提取的k条道路链对应;

步骤3.2,将每个兴趣点划分至最邻近道路链,兴趣点与道路链的邻近程度由两者的投影矢量与道路链对应聚类中心的欧氏距离计算得到:|xij-cj|,若该值最小,则uij=1;

步骤3.3,按照下式重新计算各道路链对应的聚类中心cj和聚类参数λ:

<mrow><msub><mi>c</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>u</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>*</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>u</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>&lambda;</mi><mo>=</mo><msub><mi>&lambda;</mi><mn>0</mn></msub><mfrac><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>u</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>*</mo><mo>|</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>c</mi><mi>j</mi></msub><mo>|</mo></mrow><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>u</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mfrac></mrow>

其中,uij为分配函数,uij=1表示兴趣点pi分配到道路链Sj,uij=0表示pi不分配到Sj,m为兴趣点个数;

步骤3.4,重新将各兴趣点划分至最邻近的道路链或空道路链;

对兴趣点pi,若其与最邻近道路链Sj的聚类中心的欧氏距离|xij-cj|小于聚类参数λ,则该兴趣点将被划分至道路链Sj,即uij=1,否则被划分至空道路链,即uij=0,j=1…k;

步骤3.5,重复步骤3.3和3.4,重新计算聚类中心和重新分配兴趣点,每次迭代后,根据分配矩阵uij将所有兴趣点划分至k条道路链或空道路链,直到两次迭代间聚类中心的变化量小于给定阈值。

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