針對(duì)目前利用低頻時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行道路提取與更新,難以同時(shí)滿足提取精度和算法效率要求的問(wèn)題,該文提出一種基于低頻軌跡數(shù)據(jù)的多時(shí)相增量式道路提取方法。首先,將原始軌跡數(shù)據(jù)分割為多個(gè)時(shí)相軌跡序列,并利用柵格化法得到多個(gè)時(shí)相的初始道路中心線;接著,采用吸引力模型糾正初始道路中心線的位置偏差,再通過(guò)k-segment主曲線算法擬合得到最終道路中心線,構(gòu)建道路骨架地圖;最后,統(tǒng)計(jì)與道路中心線關(guān)聯(lián)的軌跡位置與方向信息,進(jìn)一步挖掘道路寬度與單雙向通行規(guī)則等交通語(yǔ)義信息,豐富道路骨架地圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于多時(shí)相軌跡分別提取與增量融合的方式,可有效發(fā)現(xiàn)道路網(wǎng)的時(shí)空變化規(guī)律,獲得較高的道路檢測(cè)概率與信息提取準(zhǔn)確率,同時(shí)避免對(duì)全時(shí)段軌跡直接處理的復(fù)雜運(yùn)算量。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪科學(xué). 2020,45(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

本文方法流程圖

城市道路網(wǎng)每天發(fā)生變化,本文將原始軌跡按天劃分為多時(shí)相軌跡序列,然后采用柵格化法提取多時(shí)相初始道路網(wǎng),從而有效追蹤道路時(shí)空變化。具體地,按不同日期對(duì)預(yù)處理后軌跡進(jìn)行分組,將各時(shí)相軌跡點(diǎn)轉(zhuǎn)換為二值圖像,利用膨脹、開(kāi)運(yùn)算和細(xì)化等柵格化方法提取初始路網(wǎng)。首先,考慮到軌跡稀疏性,需要對(duì)各時(shí)相軌跡二值圖像進(jìn)行膨脹處理。膨脹是利用3×3結(jié)構(gòu)元素對(duì)原始圖像中各像素進(jìn)行邏輯與操作,若皆為0,則結(jié)果為0,否則為1,從而將目標(biāo)邊緣或內(nèi)部的空隙填充,達(dá)到連接斷裂路段的目的。如圖2所示,圖像M即為原始圖像A經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)元素B膨脹處理后結(jié)果。為了減少毛刺現(xiàn)象,需要對(duì)膨脹后二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算。形態(tài)開(kāi)運(yùn)算是利用一結(jié)構(gòu)元素對(duì)目標(biāo)圖像依次進(jìn)行腐蝕和膨脹操作。腐蝕與膨脹操作類(lèi)似,是將結(jié)構(gòu)元素與目標(biāo)圖像各像素進(jìn)行邏輯與操作,若皆為1,則結(jié)果圖像為1,否則為0。本文開(kāi)運(yùn)算使用的結(jié)構(gòu)元素B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0]。

如圖3所示,圖3(b)表示對(duì)圖3(a)中原始圖像直接開(kāi)運(yùn)算得到的結(jié)果,圖3(c)表示原始圖像經(jīng)膨脹運(yùn)算后再進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算得到的結(jié)果。由圖3可見(jiàn),膨脹后開(kāi)運(yùn)算比直接開(kāi)運(yùn)算得到結(jié)果更能有效保留稀疏軌跡的道路特征。最后,利用細(xì)化算法提取初始道路中心線,現(xiàn)有細(xì)化算法包括基于布爾運(yùn)算,數(shù)學(xué)形態(tài)和逐層剝離的方法。本文綜合考慮運(yùn)算效率和道路完整性,采用基于形態(tài)學(xué)的細(xì)化算法提取初始道路中心線。該算法主要通過(guò)一系列結(jié)構(gòu)元素 B1…BN 逐一細(xì)化目標(biāo)圖像A,刪除A中被B1…BN擊中或匹配的像素,公式如式(1)所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3584231