【摘要】：運用眾源車輛軌跡數據提取道路信息需要解決軌跡點采樣稀疏、高噪音、密度差異大等問題。為此,本文提出一種運用約束Delaunay三角網從車輛軌跡線集中提取道路邊界的方法。首先,通過三角形邊長度和Voronoi面積等幾何特征表達軌跡點分布的聚集性差異,并將這兩種不同幾何維數的控制條件集成建立道路邊界識別模型,運用"種子點"區(qū)域擴展方法實現道路邊界的精確提取。最后,運用北京市出租車GPS軌跡進行試驗,結果表明該方法適于車輛分布頻率懸殊、時間跨度不同、道路網結構復雜的軌跡線數據處理。
[Abstract]:It is necessary to solve the problems of sparse sampling, high noise and large density difference in the extraction of road information by using the trajectory data of multi-source vehicles. In this paper, a constrained Delaunay triangulation is proposed to extract road boundaries from vehicle tracklines. Firstly, the aggregation difference of trajectory point distribution is expressed by geometric features such as triangle edge length and Voronoi area, and the road boundary recognition model is established by integrating the control conditions of these two different geometric dimensions, and the "seed point" region expansion method is used to realize the accurate extraction of road boundary. Finally, the GPS trajectory of Beijing taxi is tested. The results show that the method is suitable for trajectory data processing with wide distribution frequency, different time span and complex road network structure.
【作者單位】： 武漢大學資源與環(huán)境科學學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(41531180) 國家863計劃(2015AA1239012)~~
【分類號】：P237

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本文編號：2498017