本文選題：道路網(wǎng)匹配 + 支持向量機(jī)�。� 參考：《測(cè)繪學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：同名道路匹配技術(shù)是道路數(shù)據(jù)集成、更新和融合的重要前提。道路網(wǎng)匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)與位置服務(wù)(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用意義。本文提出了一種道路網(wǎng)多特征匹配優(yōu)化算法:首先從形狀、距離、語義3方面分別設(shè)計(jì)了基于面積累積的形狀差、綜合中值Hausdorff距離和全局加權(quán)屬性項(xiàng)距離3種相似性度量,以更準(zhǔn)確地描述道路待匹配對(duì)之間的特征差異;然后通過SVM對(duì)相似性特征樣本集訓(xùn)練,以構(gòu)建道路網(wǎng)回歸匹配模型;最后利用此模型對(duì)未知匹配結(jié)果道路待匹配對(duì)進(jìn)行匹配結(jié)果預(yù)測(cè)。大量試驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法對(duì)非線性偏差明顯的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)較高的匹配準(zhǔn)確率和召回率,能有效地用于包含多重匹配關(guān)系的道路網(wǎng)匹配。
[Abstract]:Road matching with the same name is an important prerequisite for road data integration, updating and integration. Road network matching has important research value and application significance in intelligent transportation system (ITS) and location service (location-based service). In this paper, a multi-feature matching algorithm for road network is proposed. Firstly, three kinds of similarity measures are designed based on shape, distance and semantics, which are based on area cumulative shape difference, comprehensive median Hausdorff distance and global weighted attribute distance, respectively. In order to describe the feature difference between the road matching pairs more accurately, then train the similarity feature sample set by SVM to construct the road network regression matching model. Finally, the model is used to predict the matching results of unknown matching results. A large number of experimental results show that the proposed algorithm can achieve high matching accuracy and recall rate for road network data with obvious nonlinear deviations and can be effectively used for road network matching with multiple matching relationships.
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;長(zhǎng)江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41561084;41201409;41201395) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2014DL001)~~
【分類號(hào)】：U495

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本文編號(hào)：1846480