[发明专利]一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法

说明书

本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。本发明将城市路网数据和遥感影像数据结合，进行区域划分后确定兴趣区域，然后获取出租车下客点数据并进行清洗。针对每个兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取缓冲区域内的出租车下客点数据，并对出租车下客点数据进行密度聚类，确定兴趣区域的出入口位置。本发明通过对出租车下客点数据进行密度聚类，准确提取常见兴趣区域的出入口，实现了常见兴趣区域的出入口的动态监测与及时更新。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，特别涉及一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法。

背景技术

近年来，城市化进程快速发展，兴趣区域(Area of Interests，如学校、景区、医院)的出入口变动较为频繁，为引导居民的日常出行，网络地图需要做到及时更新地图要素，现有地图数据尚无法对兴趣区域的出入口实时数据进行及时更新。

在城市环境中，出租车作为城市计算领域中极为重要的组成部分。目前，大多城市的出租车上已经安装了GPS设备，实时向数据中心发送当前位置信息，这些数据蕴含着城市交通系统的丰富信息，充分利用出租车轨迹数据挖掘可以帮助政府了解城市道路状况，交通资源与交通需求的分布，甚至道路与交通路线规划信息。因此，如何利用出租车GPS轨迹数据实现地图中兴趣区域出入口数据的及时更新成为亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法，以区别出租车下客点数据分布的密度情况，从而实现各兴趣区域出入口的动态提取，监测出入口的实时活跃状态。

为达到上述目的，本发明提供了一种基于路网约束和密度聚类的兴趣区域出入口提取方法，包括如下步骤：

获取城市遥感影像和城市路网；

将所述城市路网与所述城市遥感影像进行地理位置配准后叠加于所述城市遥感影像，将所述城市遥感影像划分为多个区域，确定每个所述区域内包含的兴趣区域；

获取并处理出租车下客点数据；

针对每个所述兴趣区域，建立边界缓冲区域，提取所述边界缓冲区域的出租车下客点数据，并对所述出租车下客点数据进行密度聚类，确定所述兴趣区域的出入口位置。

进一步的，所述获取并处理出租车下客点数据，具体包括：

获取出租车轨迹数据；

计算所述出租车轨迹数据中相邻两个轨迹点之间距离，将距离作为第i个轨迹点的距离属性，其中，所述相邻两个轨迹点之间距离的计算公式如下：

上式中，为点i的经度，为点i的纬度，i为点的序号，n为轨迹点数量；

根据所述出租车轨迹数据中的载客状态属性，获取出租车下客点数据；

提取距离属性小于50米的出租车下客点数据。

进一步的，所述提取所述边界缓冲区域的出租车下客点数据，并对所述出租车下客点数据进行密度聚类，确定所述兴趣区域的出入口位置，具体包括：

提取所述边界缓冲区域的出租车下客点数据；

采用密度聚类算法对所述边界缓冲区域的出租车下客点数据进行聚类，得到出租车下客点聚类区域；

获取所述出租车下客点聚类区域的聚类中心位置的经纬度信息，其中，所述聚类中心位置的经纬度信息计算公式如下：