地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (12): 1845-1854.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190187
收稿日期:
2019-04-24
修回日期:
2019-09-15
出版日期:
2019-12-25
发布日期:
2019-12-25
作者简介:
李思宇(1996-),女,湖南衡阳人,硕士生,主要研究方向为轨迹数据处理分析。E-mail: lsrain@whu.edu.cn
基金资助:
LI Siyu1, XIANG Longgang1, ZHANG Caili1,*(), Gong Jianya2
Received:
2019-04-24
Revised:
2019-09-15
Online:
2019-12-25
Published:
2019-12-25
Supported by:
摘要:
出租车GPS轨迹数据获取成本低、周期短,且覆盖面广,具有实时性及大规模性,同时其包含大量的行车记录信息,对提取数字道路信息具有巨大贡献,适用于大范围城市交通路网信息的获取和快速更新。基于GPS轨迹数据进行交叉口提取是目前的研究热点,但现有研究方法大多适用于高频GPS数据,不能很好地提取稀疏区域的交叉口,难以适应出租车轨迹点采样频率低、定位精度低、噪声点多、数据分布不均匀的特性。因此,本文聚焦于城市路网的交叉口识别,为尽可能准确、全面地提取道路交叉口信息,兼顾密集与稀疏区域,提出了一种集成识别策略,分别在矢量空间和栅格空间,采用密度峰值聚类和数学形态学处理方法提取交叉口,并设计了一种融合机制探测交叉口,最后结合主成分分析法判断交叉口的真伪性,识别真实交叉口,并去除伪交叉口,从而得到基于低频出租车轨迹的城市道路交叉口。与已有的研究方法相比,本方法提取了更多的交叉口,并与遥感图像显示一致。本文提取结果准确率为92.23%、召回率为77.26%、F值为84.08%,很好地保证了交叉口的完整性和准确性,在智能交通系统中具有一定的应用价值。
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