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公开(公告)号：CN115309846B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211235631.2
申请日：2022-10-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/215
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：采集目标区域的初始道路网数据；对初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；根据目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；根据Hausdorff距离序列和平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；对非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。通过本发明的方案，协同、综合地提取道路网中各类结构，基于道路网的拓扑连接关系等信息，精准地识别出道路网中多线主干道、复杂交叉路口和双向道路，提高了道路网结构识别的适应性、协同性和识别效率。
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公开(公告)号：CN115309846A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211235631.2
申请日：2022-10-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/215
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：采集目标区域的初始道路网数据；对初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；根据目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；根据Hausdorff距离序列和平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；对非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。通过本发明的方案，协同、综合地提取道路网中各类结构，基于道路网的拓扑连接关系等信息，精准地识别出道路网中多线主干道、复杂交叉路口和双向道路，提高了道路网结构识别的适应性、协同性和识别效率。
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公开(公告)号：CN112987052B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110456698.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 中南大学
IPC: G01S19/38
Abstract: 本发明涉及智能出行技术领域，具体涉及一种基于路网路段分级的快速地图匹配方法。该方法先将路段分为简单、复杂两个等级，并求出相邻简单路段之间的候选连通路径；接着将简单路段周围的车辆轨迹点匹配到路段本身；最后基于这些匹配好的轨迹点和它们之间的候选连通路径，通过计算曲线相似度进一步匹配落在复杂路段周围的其它轨迹点。该方法避免了以往地图匹配方法中的大部分繁杂计算，且可一次性匹配多个连续点；与基于HMM的ST‑Matching匹配方法对比，准确率、尤其是效率都有明显提升。
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公开(公告)号：CN112987052A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110456698.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 中南大学
IPC: G01S19/38
Abstract: 本发明涉及智能出行技术领域，具体涉及一种基于路网路段分级的快速地图匹配方法。该方法先将路段分为简单、复杂两个等级，并求出相邻简单路段之间的候选连通路径；接着将简单路段周围的车辆轨迹点匹配到路段本身；最后基于这些匹配好的轨迹点和它们之间的候选连通路径，通过计算曲线相似度进一步匹配落在复杂路段周围的其它轨迹点。该方法避免了以往地图匹配方法中的大部分繁杂计算，且可一次性匹配多个连续点；与基于HMM的ST‑Matching匹配方法对比，准确率、尤其是效率都有明显提升。
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