基于图卷积神经网络的道路网匹配

针对当前道路网匹配方法中权重关系和匹配阈值的确定主观性强、容易产生匹配误差等问题,提出了一种结合图卷积神经网络的道路网匹配方法。首先,选取长度、方向、距离、拓扑4个相似性度量因子作为道路网匹配模型的特征因子;然后,将待匹配道路转化为以道路为节点、道路的连接关系为边的对偶图的图结构,即把道路网匹配问题转化为节点分类的问题;最后,通过搭建图卷积神经网络实现道路网的匹配。试验结果表明,与传统方法相比,该方法的匹配准确率、召回率及F值均得到大幅提升,能够有效解决道路网匹配问题。

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。

顾及几何特征和拓扑连续性的道路网匹配方法

已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。

顾及道路连接关系的多尺度道路网匹配算法

针对目前基于“结点-弧段”模型的道路网匹配算法在多尺度条件下匹配效率不高的问题,提出了一种顾及道賂连接关系的多尺度道路网匹配算法。主要利用道路网尺度变化前后道路间连接关系不变的特征进行道路的粗匹配,避免传统粗匹配的阈值难以设置的问题,并根据道路结点的相似性进行精确匹配。首先对道路网数据进行预处理,识别和化简道路网中的微观结构,将道路网连接成stroke;然后将道胳网以stroke为单位抽象成为对偶图,将道路网匹配问题转换为对偶图的结点匹配,利用结点之间的连接关系进行粗匹配,并依据道略的长度、方向、距离等因素对结点进行相似性度量,完成道路的精确匹配,从而实现道路网的匹配。最后以不同尺度的賂网数据进行实验,结果表明该匹配方法的正确率较高。

道路网多特征匹配优化算法

同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。

利用多元Logistic回归进行道路网匹配

识别同名道路在多源异构道路网匹配过程中十分关键。提出了一种多元Logistic模型的道路网匹配算法。首先选取并设计了能有效综合空间与非空间信息进行道路不相似性描述与区分的三种特征,即最小方向变化角、综合中值Hausdorff距离和语义差异三种不相似性特征,然后利用此三项特征结合多元Logistic回归模型构建准确的道路网匹配模型。利用该模型对道路网中待匹配道路进行匹配概率预测,从而获取道路的匹配结果,实现路网匹配。实验结果表明,本文方法避免了组合特征精确权值与阈值的设定,并能有效解决匹配结果对单元变量过于依赖的问题,具有良好的适应性、较高的准确率和召回率。

全局寻优的矢量道路网自动匹配方法研究

对道路之间存在1∶N匹配关系的矢量道路网自动匹配问题进行研究。针对现有方法中大多数是基于局部寻优策略来寻找匹配道路,当同名道路存在较大距离偏差,又存在1∶N匹配关系时,很容易导致误匹配的问题,改局部寻优策略为全局寻优策略,通过综合利用道路结点和道路弧段的特征信息,建立道路网匹配的最优化模型,并利用概率松弛法求解最优解,从而获得道路结点的匹配关系,以此为基础再获得道路弧段之间的匹配关系。试验表明:本文方法更具全局一致性,具有较高的准确率;即使在同名道路存在较大位置偏差甚至是非均匀偏差时,也可取得较为满意的结果,避免各种局部寻优方法难以准确设定权值的难题。

道路网匹配质量检核与修正机制研究

针对多源道路网匹配结果质量检核的问题,通过比较匹配道路节点及路段在形状、位置和拓扑等方面的特征相似度,提出了匹配结果的度量约束、拓扑关系约束以及一致性约束等概念,并据此构建了全局一致性测度函数.利用这些限制性约束条件对匹配结果进行质量评估,评估结果分为两类:质量可靠和质量不可靠.对于质量不可靠,需进一步交由人工判定,并以令全局一致性测度函数得到最快增长为目标,对匹配结果进行级联自动修正,直至全局一致性测度函数无法再增大为止.这种半自动的质量检核与修正机制能够对匹配结果进行快速的质量评定,消除误匹配和漏匹配,确保经修正的匹配结果相互兼容,满足全局一致性约束条件,从而改善数据质量.

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。

用于多尺度道路网匹配的语义相似性计算模型

针对目前用于道路网匹配的语义相似性计算模型对权重和相似度匹配阈值的确定大多采用专家赋值法,匹配精度相对较低的问题,提出一种基于主客观集成赋权法的道路网语义相似性计算模型。根据每个属性项的描述特征计算其单一属性项语义相似度;采用主客观集成赋权法进行权重的确定;利用回归分析确定其相似度匹配阈值。实验结果表明,将该模型应用于多尺度道路网匹配,可有效提高其匹配率、召回率以及F值。主客观集成赋权法相比于均值法和主观赋权法,其权重组合能更合理反映出每个属性项的重要性。通过回归分析选出的最优相似度匹配阈值相较于专家赋值法更有针对性,能有效提高道路网匹配效率。

“天地图·甘肃”道路数据融合技术优化研究

以“天地图·甘肃”道路数据为研究对象,针对甘肃省天地图道路数据融合效率低的问题,对道路数据融合关键技术进行分析,利用道路网匹配技术实现甘肃省天地图道路变化检测与更新的技术优化,相比传统的处理方式,可减少2/3的人工工作量。

采用层次分析法的道路网整体匹配方法

道路网变化较快,对其匹配和更新受到广泛关注。目前道路网匹配算法多集中于离散弧段间的匹配,匹配整体性不强,匹配精度不高。本文在分析道路匹配关系的基础上,借鉴人类认知客观世界从整体到局部的思想,对离散道路弧段通过Stroke模型进行聚合处理,然后采用线、面相对位置关系探测候选匹配集,进行道路筛选及整体匹配。针对当前匹配方法中各相似权值确定较为随意的问题,本文在分析各相似指标关系的基础上,借鉴层次分析法中的决策思维方式,对道路网匹配中的各相似指标进行定性和定量分析,并自动分配权值,进而根据获得的整体相似度来自动匹配。实验结果表明,采用层次分析法进行道路网整体匹配,可有效提高匹配效率、正确率及自动化水平。

利用道路分类进行道路网层次迭代匹配

道路网匹配过程往往采用全局遍历的搜索模式,这种模式会影响匹配效率。针对这一问题,提出一种利用道路分类的层次迭代匹配新方法。首先,依据拓扑关系对道路进行分类,并按道路类型将其划分为匹配层和非匹配层,其中划分至匹配层的道路类型数量较少;其次,对匹配层匹配,并只在同种类型道路集中搜索匹配对象,从而避免全局遍历;然后,将非匹配层中剩余未匹配的道路视为新道路网,重新依据拓扑关系分类,划分出新的匹配层和非匹配层,仍按相同方法进行匹配,如此迭代直至匹配结束;最后,对少量无匹配对象道路进行全局遍历检查,作为提高匹配正确率的有效补充。实验结果及对比分析表明,该方法避免了全局遍历匹配,减少了不同层次间道路的干扰,有效提高了匹配的效率和正确率。

参考样本库的线状道路空间数据比例尺估算

针对许多开源数据缺少比例尺信息的问题,该文建立了同一地理区域两个比例尺的样本空间数据库,在分析不同比例尺同名道路网匹配目标之间几何特征差异的基础上,提出了一种道路空间数据比例尺估算方法,通过路网匹配算法快速提取多尺度道路网空间数据中的匹配目标进行几何特征差异的计算,并且参考同一地理区域样本库空间数据,探究了几何特征差异与比例尺之间的关系。实验采用1∶500000和开源地图的同一地区道路网空间数据验证了本文所提方法的有效性,比例尺估算模型误差较小,数据处理效率提高。