軌跡大數(shù)據(jù)挖掘與高時(shí)空精度道路眾包測(cè)圖

目錄
第1章 時(shí)空軌跡大數(shù)據(jù)獲取 1
1.1 高時(shí)空精度道路測(cè)圖技術(shù) 2
1.1.1 高精度道路專業(yè)測(cè)圖技術(shù) 2
1.1.2 高精度道路眾包測(cè)圖技術(shù) 3
1.1.3 高精度道路專業(yè)測(cè)圖與眾包測(cè)圖技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn) 4
1.2 浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 5
1.2.1 系統(tǒng)原理 5
1.2.2 系統(tǒng)構(gòu)成 5
1.2.3 系統(tǒng)特點(diǎn) 7
1.2.4 數(shù)據(jù)特征 7
1.3 志愿者數(shù)據(jù)共享平臺(tái) 9
1.3.1 平臺(tái)模式 9
1.3.2 平臺(tái)特點(diǎn) 10
1.3.3 數(shù)據(jù)構(gòu)成 11
1.3.4 數(shù)據(jù)特征 13
參考文獻(xiàn) 14
第2章 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理 18
2.1 軌跡數(shù)據(jù)誤差來(lái)源 18
2.1.1 GPS誤差 18
2.1.2 數(shù)據(jù)缺失 19
2.2 軌跡漂移點(diǎn)剔除 20
2.2.1 現(xiàn)有漂移點(diǎn)處理方法 20
2.2.2 浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)分布特點(diǎn) 22
2.2.3 基于Delaunay三角網(wǎng)密度的漂移點(diǎn)剔除 23
2.2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 25
2.3 軌跡高精度濾選 27
2.3.1 現(xiàn)有軌跡數(shù)據(jù)清洗方法 27
2.3.2 高低精度同步軌跡分布特點(diǎn) 29
2.3.3 基于運(yùn)動(dòng)一致性模型的車(chē)載軌跡大數(shù)據(jù)清洗方法 30
2.3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 35
2.4 缺失軌跡重建 40
2.4.1 現(xiàn)有缺失重建方法 40
2.4.2 行為特征提取 42
2.4.3 基于歷史行為的缺失軌跡概率建模 43
2.4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 45
參考文獻(xiàn) 47
第3章 道路交叉口識(shí)別與信息獲取 50
3.1 道路交叉口信息獲取綜述 50
3.1.1 基于圖像數(shù)據(jù)的交叉口識(shí)別 50
3.1.2 基于3DLiDAR和多傳感器融合的交叉口識(shí)別 51
3.1.3 基于軌跡數(shù)據(jù)的交叉口識(shí)別 51
3.1.4 小結(jié) 52
3.2 道路交叉口功能及車(chē)輛轉(zhuǎn)向特征 53
3.3 道路平面交叉口快速識(shí)別 54
3.3.1 車(chē)輛轉(zhuǎn)彎變化點(diǎn)對(duì)提取 54
3.3.2 基于生長(zhǎng)聚類(lèi)方法的轉(zhuǎn)向點(diǎn)對(duì)聚類(lèi) 56
3.3.3 基于局部連通性聚類(lèi)方法的平面交叉口識(shí)別 58
3.4 平面交叉口在多級(jí)路網(wǎng)數(shù)據(jù)中的空間結(jié)構(gòu)獲取 59
3.4.1 平面交叉口中心位置及范圍圓確定 59
3.4.2 行車(chē)道級(jí)道路平面交叉口空間結(jié)構(gòu)提取 60
3.4.3 車(chē)道級(jí)道路平面交叉口空間結(jié)構(gòu)提取 62
3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 62
3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 62
3.5.2 參數(shù)設(shè)置 63
3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果可視化與準(zhǔn)確性評(píng)價(jià) 66
3.5.4 城市道路平面交叉口識(shí)別方法對(duì)比 69
參考文獻(xiàn) 71
第4章 多級(jí)道路幾何連通性信息獲取 73
4.1 道路幾何連通性信息獲取綜述 73
4.1.1 基于圖像數(shù)據(jù)的道路信息獲取 73
4.1.2 基于機(jī)載/車(chē)載激光數(shù)據(jù)的道路信息提取 75
4.1.3 基于車(chē)載軌跡數(shù)據(jù)的道路信息提取 75
4.1.4 小結(jié) 76
4.2 道路中心線級(jí)與行車(chē)道級(jí)幾何連通性信息提取 78
4.2.1 基于認(rèn)知規(guī)律的路網(wǎng)信息感知過(guò)程解析 78
4.2.2 顧及認(rèn)知規(guī)律的軌跡融合模型與路網(wǎng)生成 79
4.2.3 路網(wǎng)信息提取定性和定量評(píng)價(jià) 85
4.2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 86
4.3 道路車(chē)道級(jí)幾何連通性信息提取 89
4.3.1 車(chē)載軌跡數(shù)據(jù)在道路平面及橫切面的分布特征 89
4.3.2 基于優(yōu)化約束高斯混合模型的車(chē)道級(jí)道路幾何信息獲取 90
4.3.3 車(chē)道級(jí)道路連通性信息提取 97
4.3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 101
參考文獻(xiàn) 111
第5章 異源異構(gòu)道路數(shù)據(jù)變化檢測(cè) 116
5.1 道路數(shù)據(jù)變化檢測(cè)綜述 116
5.1.1 柵格數(shù)據(jù)變化檢測(cè)方法 116
5.1.2 矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)方法 117
5.1.3 空間數(shù)據(jù)變化分類(lèi)與建模 118
5.2 道路幾何圖形相似性度量 118
5.2.1 幾何圖形的描述方法 118
5.2.2 道路的幾何圖形相似性度量 121
5.3 道路屬性語(yǔ)義相似性度量 126
5.3.1 空間信息本體的語(yǔ)義表達(dá) 126
5.3.2 道路信息分類(lèi)本體的建立 128
5.4 基于地物相似度模型的道路數(shù)據(jù)變化檢測(cè) 137
5.4.1 地物相似度模型 138
5.4.2 道路數(shù)據(jù)變化分類(lèi) 140
5.4.3 道路數(shù)據(jù)變化檢測(cè) 141
5.5 交通道路數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與提取 145
5.5.1 變化前后的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 146
5.5.2 地物相似度計(jì)算 147
5.5.3 道路數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與提取 147
5.6 地物相似度模型與空間數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)算法的評(píng)價(jià) 150
5.6.1 地物相似性度量的準(zhǔn)確性分析 150
5.6.2 地物相似度變化閾值的確定與分析 151
參考文獻(xiàn) 155
第6章 道路信息變化檢測(cè) 159
6.1 城市路網(wǎng)變化檢測(cè)綜述 159
6.1.1 新圖像數(shù)據(jù)疊加歷史圖像數(shù)據(jù)檢測(cè)道路變化 159
6.1.2 圖像數(shù)據(jù)融合GIS信息檢測(cè)道路變化 160
6.1.3 矢量路網(wǎng)數(shù)據(jù)前后對(duì)比檢測(cè)道路變化 161
6.1.4 結(jié)合當(dāng)前軌跡數(shù)據(jù)與歷史路網(wǎng)數(shù)據(jù)探測(cè)道路變化 161
6.2 城市多級(jí)路網(wǎng)變化檢測(cè) 162
6.2.1 城市多級(jí)路網(wǎng)變化類(lèi)型 162
6.2.2 基于地圖匹配算法的路網(wǎng)變化檢測(cè)方法 163
6.3 道路中心線級(jí)路網(wǎng)變化檢測(cè) 165
6.3.1 道路中心線級(jí)路網(wǎng)幾何連通性變化類(lèi)型 165
6.3.2 基于點(diǎn)對(duì)線匹配方法的道路變化檢測(cè) 166
6.3.3 道路中心線級(jí)路網(wǎng)更新 170
6.3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 171
6.4 行車(chē)道級(jí)路網(wǎng)變化檢測(cè) 177
6.4.1 行車(chē)道路網(wǎng)變化類(lèi)型 177
6.4.2 基于軌跡數(shù)據(jù)的行車(chē)道路網(wǎng)拓?fù)渥兓瘷z測(cè) 179
6.4.3 基于變化檢測(cè)結(jié)果的行車(chē)道路網(wǎng)更新 183
6.4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 184
6.5 車(chē)道級(jí)道路網(wǎng)變化檢測(cè) 188
6.5.1 基于誤差橢圓理論的候選匹配路段確認(rèn) 189
6.5.2 基于模糊邏輯理論的軌跡匹配方法 190
6.5.3 基于匹配結(jié)果的車(chē)道級(jí)道路網(wǎng)絡(luò)變化探測(cè) 193
6.5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 196
參考文獻(xiàn) 203