利用道路网眼实现路网的增量式更新

作者：沙宗尧; 王安; 汪辛夷

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2019, 44(08): 1107-1114.

DOI：10.13203/j.whugis20170185

• GPS
• 隐马尔可夫模型
• 失配轨迹
• 增量更新

获取现势性的交通道路数据是数字城市和智慧城市建设的基础,基于传统测绘的道路网更新方法存在一定局限性,而基于众源数据及行车轨迹数据更新道路网近年来则倍受关注。首先提出了一种新的道路变化增量更新方法,该方法先对历史道路网建立面拓扑结构,生成由道路网组成的最小闭合面域(道路网眼);然后以道路网眼为基本控制单元,综合利用轨迹点上下文距离信息和隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM),提取失配轨迹点和失配轨迹段;最后采用缓冲区分析和最大密度法对失配轨迹提取骨架线,创建新增道路,增量更新历史道路网。实验结果表明,以道路网眼为控制单元,利用轨迹点上下文距离分析和HMM捕获失配轨迹点,可提高失配轨迹点的提取效率,改善道路网更新效果。该方法可用于大规模路网的增量式更新。

• 单位
  武汉大学