[发明专利]一种大规模符号的自适应标绘方法

说明书

本发明公开的属于标绘技术领域，具体为一种大规模符号的自适应标绘方法，其包括以下步骤：S1：采集大规模静态态势符号；S2：按符号类型分类：将同类型的符号划分为同一个图层；S3：基于SP‑DBSCAN算法的自动聚类：对所有图层依次进行聚类处理，并用各个类的类中心来代替该类中的所有符号，并对所有类的类中心加以标记，使指挥员能够区分类中心与普通的符号。该大规模符号的自适应标绘方法，通过避让和聚类两种思想的融合和互补，能够实现大规模静态态势下同类符号的自动聚类，不同类符号的自动避让，该自适应标绘方法在大规模静态标绘中具有良好的可视化效果和性能。

技术领域

本发明涉及标绘技术领域，具体为一种大规模符号的自适应标绘方法。

背景技术

通常情况下，标绘人员通过标绘将信息展示在地图中。但当场景复杂，信息规模庞大的情况下，各种不同种类的符号都需要标绘在地图中，不可避免地发生符号地重叠、冲突等问题；同时，当地图层级发生变化时，符号的重叠和冲突问题还会不断产生。标绘空间的局限性导致地图中各种态势要素的强烈竞争，但是指挥员希望在有限的地图视窗中看到尽可能多的信息，这意味着在符号密集分布的有限空间里，标绘人员既要避免符号的重叠和冲突，又要在遵守标绘基本规则的前提下做到表达清晰美观。基于此，本发明设计了一种大规模静态态势的自适应标绘方法，在构建符号的质量评估模型的基础上，提出了基于模拟退火算法的符号自动避让方法；同时基于SP-DBSCAN(SingleParameterDensity-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)算法提出了符号的自动聚类方法，通过避让和聚类两种思想的融合和互补，能够实现大规模静态态势下同类符号的自动聚类，不同类符号的自动避让，该自适应标绘方法在大规模静态标绘中具有良好的可视化效果和性能。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

因此，本发明的目的是提供一种大规模符号的自适应标绘方法，通过避让和聚类两种思想的融合和互补，能够实现大规模静态态势下同类符号的自动聚类，不同类符号的自动避让，该自适应标绘方法在大规模静态标绘中具有良好的可视化效果和性能。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

一种大规模符号的自适应标绘方法，其包括以下步骤：

S1：采集大规模静态态势符号；

S2：按符号类型分类：将同类型的符号划分为同一个图层；

S3：基于SP-DBSCAN算法的自动聚类：对所有图层依次进行聚类处理，并用各个类的类中心来代替该类中的所有符号，并对所有类的类中心加以标记，使指挥员能够区分类中心与普通的符号；

S4：基于模拟退火算法的自动避让：然后将聚类的输出结果作为新的数据集进行避让处理，同时对每个聚类后的类内也进行避让处理，并通过popup弹窗的形式加载，指挥员可以通过点击类中心来查看该类中所有符号的具体细节；

S5：输出标绘结果：可以将大规模静态态势的自适应标绘方法做一总结。

作为本发明所述的大规模符号的自适应标绘方法的一种优选方案，其中：所述步骤S3采用一种基于单一参数的DBSCAN算法，即SP-DBSCAN算法，在该算法中我们首先做出如下定义：

对于,且x、y同类型的符号，若x为核心点且Overlap(x,y)＝true，则认为y位于x的Eps邻域内，且y是从x直接密度可达的；