基于轻量级Transformer的城市路网提取方法

针对现有方法存在道路区域提取不精准和实时性不足的限制,提出基于轻量级Transformer的路网提取方法RoadViT.利用卷积神经网络与Transformer混合的MobileViT架构进行编码特征,有效地提取高级上下文信息.提出金字塔解码器实现多尺度特征的提取和融合,生成像素类别的概率分布.结合Mosaic与多尺度缩放和随机裁剪策略实现数据增强,构建精细多样的遥感图像.针对城市遥感图像中道路类别和背景类别的不平衡问题,提出动态加权损失函数.实验结果表明,RoadViT的参数量仅为1.25×10^(6),在Jetson TX2上的推理速度可达10帧/s,在CHN6-CUG数据集上的精度可达57.0%.所提方法是轻量级Transformer在城市遥感图像中的有效探索,在保证推理实时性的同时,实现道路提取精度的提升.

一种基于伪色彩图的网络交通状态观测分析方法

针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射,变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性.

动态分段技术在道路空间数据建模中的应用

介绍了线性参考系统与动态分段技术中的基本概念及其原理,详细论述了在南昌市道路管理系统中空间数据建模过程中涉及到数据结构、车道的几何数据语义描述和车道之间拓扑数据语义描述这三个关键点。通过运用基于动态分段技术数据模型的建模方法,构建南昌市城市道路管理信息系统,能够支持城市道路交通规划、建设和管理。

冰雪条件下城市道路路段行程时间模型

为研究如何准确地预测冰雪条件下城市道路路段行程时间,建立冰雪条件下路段行程时间模型。在美国联邦公路局路段行程时间模型的基础上,分别引入冰雪条件下自由行程时间及路段通行能力修正函数,构建基于冰雪条件下的ISB-BPR函数。通过大量实地调查对修正函数及BPR参数进行标定。实例验证结果表明,该函数能够较为准确地预测冰雪条件下城市路段行程时间。

基于IPv6的城市车载网移动协议

提出了一种基于IPv6的城市车载网移动切换协议。本协议提出了城市车载网络体系结构,车辆节点在移动过程中由家乡地址唯一标志,无须转交地址,因此节省了转交地址配置时间和代价,从而缩短了移动切换时间,降低了移动切换代价。车辆节点无须参与移动切换过程,从而避免了由于车辆节点高速行驶引起丢包而增加移动切换代价和延迟的情况。仿真数据结果表明该方案的性能更好。

大比例栅格地形图中城区道路目标的自动识别

城市GIS发展迅速，各种大比例地形图是其基础数据，流行的地图数据数字化方法效率很低，一定程度上已经成为城市GIS发展的障碍，扫描输入技术有望解决这个问题。扫描输入技术的核心是地图符号的自动识别，城区道路目标是城镇地区大比例尺地形图中的一类主要目标，但现有大多数识别方法采用的都是先分割后识别的策略，使得分割难以充分利用目标符号的有关知识约束，本文提出并实现了大比例尺地形图中城区道路目标自动识别的分割识别一体化方法。

分割视角下“丝绸之路经济带”国内段城市化发展分析

城市经济发展离不开城市化这一不可或缺的阶段,且城市化对促进区域经济的发展、提升地区竞争力、提高人民生活水平等具有不可替代的重要作用。随着"丝绸之路经济带"战略的实施,探析其区域内部城市经济发展,对于丝绸之路经济带建设、缩小区域之间的差异及促进本地区经济发展具有重要意义。文章基于城乡劳动力分割视角,以城乡劳动力收入差距来分析丝绸之路经济带国内段地级市城市化进程,进而阐述了相关结论与建议。

高分辨率影像城市道路提取方法融合研究

提出一种先分割后聚类的道路提取方法,通过模糊积分的方法对多种尺度的道路提取结果进行融合研究。首先对影像进行多尺度超像素分割生成连续的不规则对象;再顾及光谱、形状和纹理特征进行SVM分类提取道路;最后对多种道路提取结果进行处理。实验结果表明该方法能够较为完整、准确地提取出高分辨率影像上的道路信息,可为城市高分影像道路快速提取提供一定的参考。

基于多元数据的省会城市城中村精细提取

城中村是指农村耕地被收走后,剩余宅基地被城市包围的农村聚落。针对当前城中村的研究缺少数据支撑和定量分析等问题,基于高分辨率遥感影像、建筑物轮廓及兴趣点(point of interest,POI)等多元空间数据,以广东省省会广州市的主城区为研究区域,利用ENVI中深度学习工具提取城中村边界,其城中村正确识别率为64.31%。对于提取结果中存在与部分老旧居民区、工业区混淆的现象,进一步使用路网分割高分辨率遥感影像,制作城中村标签数据。结合机器学习分类方法,使用支持向量机分类器提取城中村轮廓。该方法提取的精度可达到90.19%,对于研究区内城中村改造、城市规划设计等具有一定的参考意义。

生态城区道路绿视率指标及测算方法初探——以上海新江湾城为例

道路绿视率的溢出效应已被广泛认可,对生态城区整合设计具有特殊价值。在深度学习、网络数据源等新技术框架下,探索适用的定标准则和指标导则很有必要。本文基于百度静态图API检索和Semantic Segmentation V1.0软件计算,提出1种高稳定、易伸缩、广适用的道路绿视率测算方法,并以上海新江湾城为例探究生态城区相关指标。由垂直面视角、视线设定3种基本情景并引入加权平均情景,在不同双向车道数下分别得出道路绿视率统计指标和推荐值,为对应测算规则下的生态城区道路绿视率提供对标依据。在案例数据和测算方法可借鉴前提下,结论可为同类生态城区建设提供参考。

基于空间句法轴线及线段模型的城市交通规划优化研究

城市道路网是城市社会经济活动运作的载体,其特征属性对城市路网,乃至整个城市交通效益的发挥均有影响。空间句法轴线及线段模型理论作为区别于传统定性描述的定量分析方法,通过一系列形态分析变量,可基于现状量化分析道路个体的交通特性,进而分析道路整体空间布局的合理性,并为道路小品布置提供一定的依据。本文将空间句法应用于南漳县中心城区道路规划,结合定性分析和定量解析,总结交通路网良性发展的路径,进而指导南漳县中心城区规划路网及小品布置规划。

基于街景影像的城市道路空间舒适度研究

城市道路空间舒适度是综合刻画城市道路环境的量化指标之一,可为城市道路规划建设、城市交通优化、城市环境评估等提供参考。本文以街景影像为基础数据,从空间视角阐述了城市道路空间舒适度内涵,构建了城市道路空间舒适度量化指标,建立了以语义分割和等距采样为基础的城市道路空间舒适度测度方法和空间插值方法,最后以南京市局部城区为样区进行了实验,并分析了城市道路空间舒适度特征。实验结果表明:(1)语义分割中主要要素的分割精度满足要求,分割总体精度为84.92%,Kappa系数为80.06%;(2)综合考虑数据处理时间和舒适度量化表达程度,200 m采样间距可以综合描述研究区道路空间舒适度状态;(3)本文提出的双向约束插值方法可消除突变点、梯形插值形态、花斑状纹理等异常插值现象,同时可有效保持道路空间舒适度方向特征;(4)本文提出的测度方法可以有效度量城市道路空间舒适度,测度等级精度达80%;(5)城市道路空间舒适度等级与道路等级整体上呈现正相关关系,且舒适度在实验区呈现南高北低、建邺区较高、鼓楼及历史老城区低的空间分布状态。