一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，步骤如下：S1、将每个轨迹点根据经纬度映射到二维网格中，从而将轨迹点转变为图像表示；S2、对步骤S1中获得的图像，进行采样以降低分辨率；S3、对步骤S2中获得的图像，进行去噪，并剔除孤立像素点；S4、对步骤S3中获得的图像，进行形态学处理；S5、对步骤S4中获得的图像，进行重新去噪并再一次降低分辨率；S6、对步骤S5中获得的图像，识别路段，并标记路段与路段之间的交汇点；S7、对步骤S6中获得的结果，将每条路段视为图节点，将路段交汇点视为节点之间的连边，对图结构进行深度优先遍历，对路段进行编号。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法
本专利技术涉人车轨迹数据处理
，具体涉及一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法。
技术介绍
如今，电子地图日益成为构建智能交通系统的基础，而路网数据是电子地图中不可缺少的组成成分，准确的提取和及时的更新路网信息，对于人们出行和车辆导航十分重要。传统的路网提取方法主要分三种，实地测绘、遥感图像处理以及基于车辆轨迹数据的道路提取。具体而言，第一种方法实地测绘，这种方法准确率比较高，但是比较耗时耗力；第二种方法是对遥感图像进行图像处理，进而生成路网，准确率相对较低。上述两种方法对新通行的道路的建模不够及时，且对于郊外的一些未知道路难以及时准确的进行测绘。第三种方法是近年来提出的基于车辆轨迹数据的道路提取方法(专利公开号CN106227726A)。随着GPS移动设备的普及和基于位置的服务的广泛应用，大量的移动轨迹数据可以被采集并加以利用。这些轨迹数据是对车辆和行人在路网上移动的时间空间记录，能直接体现道路交通网的几何特征。一般而言，一个移动物体的轨迹通常记录为由离散的轨迹点所构成的序列。其中每个轨迹点代表在某个特定时间该物体出现的位置，是对该轨迹的一次离散采样。采样率越高，轨迹点在空间上分布越密，轨迹精度越高；相反，采样率越低，则轨迹点分布越稀疏，轨迹精度越低。现有的基于车辆轨迹的道路提取方法(专利公开号CN106227726A)主要是通过对车辆轨迹路径进行聚类来发现新的路径，这种方法比较依赖轨迹数据的采样精度，在采样率较低的情况下，轨迹路径的精度较低，通过对轨迹路径聚类所得到的路径也会比较粗糙，因此往往需要结合现有的路网数据，来进行进一步的修正。针对上述方法的不足，目前亟待提出来一种通过对轨迹点进行多分辨率处理来提取未知道路的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有的路网提取方法的不足，提供一种通过对人车轨迹点数据进行多分辨率分析来提取未知道路的方法，该方法通过对轨迹点数据进行多分辨率的去噪、采样、插值和形态学处理，对未知道路以及道路交汇点进行提取，并对道路进行自动分段和编号。该方法不依赖于现有的路网信息，可独立针对轨迹数据进行未知道路的准确提取。本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，将轨迹点映射到二维网格上，通过多分辨率下的去噪、采样以及形态学处理等图像处理的方法，来获取宽度为一个像素单位的道路中心线，并在此基础上进一步提取道路的交汇点，完成对道路的分段和编号。具体包括下列步骤：S1、将每个轨迹点根据经纬度映射到二维网格中，从而将轨迹点转变为图像表示；S2、对步骤S1中获得的图像，进行采样以降低分辨率；S3、对步骤S2中获得的图像，进行去噪，并剔除孤立像素点；S4、对步骤S3中获得的图像，进行形态学处理；S5、对步骤S4中获得的图像，进行重新去噪并再一次降低分辨率；S6、对步骤S5中获得的图像，识别路段，并标记路段与路段之间的交汇点；S7、对步骤S6中获得的结果，将每条路段视为图节点，将路段交汇点视为节点之间的连边，对图结构进行深度优先遍历，对路段进行编号。进一步地，步骤S1具体为：每个移动对象Oi的轨迹Si可以表达为离散轨迹点的序列Si＝{τi,1,τi,2,…}。其中轨迹点τi,k＝<Oi,Ti,k,Xi,k,Yi,k>表示移动对象Oi在时间Ti,k、经度Xi,k、纬度Yi,k的一个位置记录。通过将地图划分成M×N的二维网格G，可以把每个时空点τi,k根据其经纬度坐标(Xi,k,Yi,k)映射到对应的网格中。记映射到网格G(m,n)(1≤m≤M,(1≤n≤N)的轨迹点的数目为Υ(m,n)。构建分辨率为M×N的图像I，该图像的像素I(m,n)(1≤m≤M,(1≤n≤N)的值设置为：进一步地，对于步骤S1中获取的图像I，降低K1倍的分辨率(K1是正常数)，得到分辨率为图像I1,通过降低K1倍的分辨率可以达到降采样的目的，使高密度像素点区域结块，并去除低密度像素点区域对结果的影响。高密度的像素点区域结块后可以方便后面的去噪操作与形态学处理操作。低密度点像素区域是图像上零散的噪声点，通过对低密度像素区域的去除，可以有效的去除噪声对结果的影响。具体而言，图像I1中每一个像素点的值设置如下：其中这里I(i,j)(1≤i≤M,1≤j≤N)是图像IM×N中的一个像素点的像素值。S是一个正常数阈值。为了只去除那些低密度的噪声，在本实施例中将S设为10。然后，对于I1每个像素点I1(x,y)，将其与周围K2*K2区域内的平均像素值进行比较(K2是正常数)，并将其二值化后得到分辨率为图像I2，其中I2每个像素的值计算如下：其中进一步地，步骤S3具体为：将步骤S2中获取的低分辨率图像I2中的孤立像素块集合进行去除，降低噪声对结果的影响，得到图像I3。进一步地，步骤S4具体为：对于步骤S3中获取的低分辨率图像I3，进行形态学的膨胀和腐蚀操作，膨胀和腐蚀可以使图像更加平滑且去除孔洞对结果的影响。然后进行细化操作，即将一条宽的线减薄成宽度仅为一个像素点的线，得到图像I4。进一步地，步骤S5具体为：对步骤S4获取的图像I4中孤立的像素块集合进行去除，并再次降低分辨率以达到降采样的目的。通过降低K3倍分辨率(K3<K2)，得到分辨率为图像I5。这里降采样可以使经过之前的操作后断开的道路相互连接。具体而言，图像I5的每个像素点的值设置如下：进一步地，步骤S6具体为：对步骤S5得到的图像I5中的每个像素检查其八连通邻域，如果邻域内非零像素点个数大于2，则判定该像素所对应的位置为道路的交汇点。在图像I5中将交汇点像素设置为零后，该图像中的每个非零像素极大连通区域对应一条连通的路段，路段之间通过交汇点连接起来。进一步地，步骤S7具体为：对于步骤S6所获得的路段和交汇点组织成图结构，其中每个路段视为图的节点，如果两个路段间存在交汇点，则将交汇点视为连边，将两个节点连接，得到图结构。对该图结构进行深度优先遍历，按遍历顺序依次对图节点(路段)进行编号。本专利技术通过对人车轨迹点在多分辨率下进行去噪，采样，插值，以及形态学处理，高效的提取出路网信息。相对于已有的基于轨迹路径聚类的路网提取方法，本专利技术具有如下的优点及效果：1)本专利技术直接针对人车轨迹点进行分析处理，相对于传统的基于轨迹路径的聚类分析的方法，本专利技术可适用于采样率较低的粗糙轨迹数据。2)采用多分辨率的方法来处理轨迹点，通过减低分辨率，使高密度的轨迹点结块，并去除低密度轨迹点区域对结果的影响。3)完全基于人车轨迹点来抽取路网，不依赖现有的路网信息，能针对未经测绘的郊外进行准确的未知道路的提取。4)能同时提取出道路的交汇点，并对道路进行自动分段和编号，有利于统计转移概率。附图说明图1是本专利技术公开的基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法的流程图；图2是在将轨迹点映射到网格的图像显示示意图；图3是与图2对应的提取路段后的结果示意图；图4是标记路段交汇点的结果示意图，其中，五角星代表交汇点。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，其特征在于，所述的未知道路提取方法包括下列步骤：S1、将每个轨迹点根据经纬度映射到二维网格中，从而将轨迹点转变为图像表示；S2、对步骤S1中获得的图像，进行采样以降低分辨率；S3、对步骤S2中获得的图像，进行去噪，并剔除孤立像素点；S4、对步骤S3中获得的图像，进行形态学处理；S5、对步骤S4中获得的图像，进行重新去噪并再一次降低分辨率；S6、对步骤S5中获得的图像，识别路段，并标记路段与路段之间的交汇点；S7、对步骤S6中获得的结果，将每条路段视为图节点，将路段交汇点视为节点之间的连边，对图结构进行深度优先遍历，对路段进行编号。

【技术特征摘要】
1.一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，其特征在于，所述的未知道路提取方法包括下列步骤：S1、将每个轨迹点根据经纬度映射到二维网格中，从而将轨迹点转变为图像表示；S2、对步骤S1中获得的图像，进行采样以降低分辨率；S3、对步骤S2中获得的图像，进行去噪，并剔除孤立像素点；S4、对步骤S3中获得的图像，进行形态学处理；S5、对步骤S4中获得的图像，进行重新去噪并再一次降低分辨率；S6、对步骤S5中获得的图像，识别路段，并标记路段与路段之间的交汇点；S7、对步骤S6中获得的结果，将每条路段视为图节点，将路段交汇点视为节点之间的连边，对图结构进行深度优先遍历，对路段进行编号。2.根据权利要求1所述的的一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，其特征在于，所述的步骤S1过程如下：将每个移动对象Oi的轨迹Si表达为离散轨迹点的序列Si＝{τi,1,τi,2,…}，其中轨迹点τi,k＝<Oi,Ti,k,Xi,k,Yi,k>表示移动对象Oi在时间Ti,k、经度Xi,k、纬度Yi,k的一个位置记录；通过将地图划分成M×N的二维网格G，把每个时空点τi,k根据其经纬度坐标(Xi,k,Yi,k)映射到对应的网格中，记映射到网格G(m,n)，1≤m≤M,1≤n≤N的轨迹点的数目为Υ(m,n)；构建分辨率为M×N的图像I，该图像的像素I(m,n)，1≤m≤M,1≤n≤N的值设置为：3.根据权利要求1所述的的一种基于人车轨迹点多分辨率处理的未知道路提取方法，其特征在于，所述的步骤S2过程如下：对于步骤S1中获取的图像I，降低K1倍的分辨率，其中K1是正常数，得到分辨率为图像I1；去除低密度像素区域，图像I1中每一个像素点I1(x,y)，的值设置如下：其中，I(i,j)，1≤i≤M，1≤j≤N是图像IM×N中的一个像素点的像素值，S是一个正常数阈值；对于I...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕建明，孙庆辉，应澄粲，杨灿，王鑫同，陈伟航，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44