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利用路段分类识别复杂道路交叉口
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术] P283.1[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学,河南郑州450052, [2]96633部队,北京100096
  • 相关基金:国家863计划(2012AA12A404); 国家自然科学基金(41571399,41201391,41071297,41201469)
中文摘要:

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图(OpenStreetMap)数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。

英文摘要:

The recognition of microstructures such as road junctions in road networks is of importance for multi-scale road modeling and pedestrian navigation.Aiming to resolve deficiencies in the current recognition methodsfor geometric shape description and shape matching with complex road junctions,the paper presents a road junction recognition method based on the classification of roads and starting with recognition and reduction.Firstly,junctions are located by the node cluster density detection.Then the characteristic vectors are built by analyzing and quantifying the sizes,shapes,and attributes of roads;treating this issue as a two-class classification problem for differentiating main roads and the auxiliary sections,solved by using a support vector machine.Using Open Street Map data for experimental verification,our results show that this method can effectively recognize road junctions.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217