基于众源轨迹数据的道路交叉口层次化提取方法

维护道路交叉口信息的现势性和完整性是城市道路地图生产和更新的关键环节。针对众源轨迹数据存在的时空异质性和密度分布不均等问题,提出了一种道路交叉口层次化提取方法。首先对原始轨迹数据进行自适应密度匀化处理;然后结合车辆轨迹方向、速度变化与转弯距离比等多维特征提取交叉口轨迹;再借助具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法将交叉口轨迹聚类为不同交叉口目标,进而通过轨迹起始点航向编码进行交叉口内部通行模式提取;最后利用分段轨迹迭代连接方法提取交叉口骨架结构。结果表明,该方法能准确完整地提取不同形状、不同尺度的道路交叉口结构,提取精度和效率较密度匀化前有较大提升。