一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，首先对出租车轨迹数据预处理；接着计算每个轨迹点的行驶方向角；然后遍历原始轨迹点集合，获取轨迹点P

A road geometric feature extraction method based on taxi track data

The invention relates to a method for extracting road geometric features based on taxi trajectory data. Firstly, the taxi trajectory data is preprocessed; secondly, the driving direction angle of each trajectory point is calculated; and then the original trajectory point set is traversed to obtain the trajectory point P.

【技术实现步骤摘要】
一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法
本专利技术涉及地理信息系统与智能交通研究领域，特别是一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法。
技术介绍
城市路网数据作为基础地理信息数据的关键组成部分，是城市智能交通建设的重要数据源，准确、精细的路网数据能够为城市交通拥堵治理、城市规划提供有效的决策支持，获取现势性强、详细程度高的路网信息是当前交通领域重要的任务。随着移动端定位技术的成熟，安装了GPS定位装置的出租车在短时间内便能获取大量关于城市路网的时空数据，具有实时、低成本、针对性强的优势，从轨迹数据中提取精细化的路网信息，成为交通地理信息领域重要的研究内容。利用GPS时空轨迹数据提取道路网信息已经有相关探索性工作，主要分为三类，第一类主要采用栅格化方法将轨迹数据栅格化提取道路骨架线；第二类方法采用轨迹聚类的方法；第三类方法基于轨迹增量的方法。2009年，CaoLiLi等提出了模拟轨迹点受到周围轨迹段吸引的路网提取模型，但现有方法提取的路网信息精细化程度并不高，原因主要在于没有考虑双向行驶道路上存在两个行驶方向的车流轨迹，以至于道路交叉口信息提取不完善。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提出一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，解决了当前路网信息提取精细化程度低的问题，能够反映路网真实的拓扑关系，并实现道路行驶方向信息的提取。本专利技术采用以下方案实现：一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，具体包括以下步骤：步骤S1：对GPS轨迹点数据进行预处理，得到轨迹点集合Traj；步骤S2：计算轨迹点集合Traj中每个轨迹点的行驶方向角；步骤S3：遍历轨迹点集合Traj，并获取轨迹点集合Traj中的Pi的相似轨迹点集合Trajs；步骤S4：遍历Pi的相似轨迹点集合Trajs，计算Trajs中每个轨迹点Ps对Pi的欧氏距离di和影响权重ωs，并以此计算轨迹点Pi的偏移距离Δdi，经坐标分解得到轨迹点Pi偏移后的坐标；重复步骤S3与S4，直至完成轨迹点集合Traj的遍历，得到轨迹点集合Traj中所有轨迹点偏移后的坐标；步骤S5：将轨迹点集合Traj中所有的轨迹点的坐标更新为偏移后的坐标，计算所有轨迹点偏移距离的平均值Δd，并判断Δd是否大于阈值δ，若大于则返回步骤S2，否则进入步骤S6；步骤S6：将偏移后的轨迹点转成轨迹线，对每条轨迹线作缓冲区并融合为面要素进行二值化，并提取道路网L。进一步地，步骤S1中的所述预处理包括以下步骤：步骤S11：将原始轨迹点数据的经纬度信息转换成墨卡托平面坐标；步骤S12：以研究区范围的区划图作为底图，将原始轨迹点数据与底图进行叠置，剔除研究区域以外的轨迹点；步骤S13：根据出租车载客状态剔除非载客轨迹点数据；步骤S14：将轨迹点数据中的时间转换成以秒为单位的数据，即将轨迹中“yyyy-MM-ddhh:mm:ss”格式的时间转换成以秒为单位的整数。步骤S15：对直线距离超过阈值σ的轨迹段进行轨迹点加密。进一步地，步骤S2中，轨迹点Pi的行驶方向角θ定义如下：轨迹点Pi行驶方向角θ：从轨迹点Pi-1的指北方向线起依顺时针方向至Pi-1和Pi+1连线间的夹角；如果Pi为轨迹的起点，则θ为从轨迹点Pi的指北方向线起依顺时针方向至Pi和Pi+1连线间的夹角；如果Pi为轨迹的终点，则θ为从轨迹点Pi-1的指北方向线起依顺时针方向至Pi-1和Pi连线间的夹角。由此，计算Traj中轨迹点Pi的行驶方向角的方法包括以下步骤：步骤S21：计算轨迹点Pi-1和Pi+1的X、Y坐标差值Δdx、Δdy；步骤S22：判断Δdx、Δdy的取值范围，行驶方向角θ的计算采用下式：进一步地，步骤S3中相似轨迹点的定义为：空间位置邻近、行驶方向角相近的轨迹点。由此，步骤S3中，获取轨迹点集合Traj中的Pi的相似轨迹点集合Trajs具体包括以下步骤：步骤S31：以轨迹点Pi的X、Y坐标为圆心，r为半径，获取半径范围内的轨迹点集合T；步骤S32：遍历轨迹点集合T，剔除与Pi行驶方向角差值的绝对值小于等于角度阈值的轨迹点后，得到Pi的相似轨迹点集合Trajs。进一步地，步骤S4中影响权重的定义为：假设同一条道路上的相似轨迹点之间存在吸引作用，用于反映轨迹点受到相似轨迹点影响大小的因子称为影响权重，权重与距离呈负相关，距离越远，影响权重越小。由此，步骤S4中，计算Trajs中每个轨迹点Ps对Pi的欧氏距离di和影响权重ωs，并以此计算轨迹点Pi的偏移距离Δdi，经坐标分解得到轨迹点Pi偏移后的坐标具体包括以下步骤：步骤S41：过轨迹点Pi作平行于Pi-1-Pi+1线段的直线l，以直线l为y轴,选定车辆行驶方向为y坐标轴正方向，并以Pi为原点O，建立O-XY平面直角坐标系；如果Pi为轨迹的起点，则过Pi作平行于Pi-Pi+1线段的直线l；如果Pi为轨迹的终点，则过Pi作平行于Pi-1-Pi线段的直线l；步骤S42：遍历Pi的相似轨迹点集合Trajs,计算中轨迹点Ps在O-XY坐标系中X轴的坐标值d's，按d's的正负分别累加取平均得到轨迹点Pi的偏移距离Δdi，其中Δdi的计算采用下式：式中，d'j、d'k分别为d's≥0和d's＜0时集合Trajs中轨迹点的X轴坐标，ωj、ωk为Trajs中轨迹点的影响权重，m、n分别为相似轨迹点集合Trajs中d's≥0和d's＜0的轨迹点数量；其中，轨迹点的影响权重ωs的计算采用以下公式：式中，ds是Pi和Ps的欧式距离，ωs为相似轨迹点Ps对Pi的影响权重，k为常数；步骤S43：在墨卡托平面坐标系下对Δdi进行分解，计算轨迹点Ps偏移后的坐标。进一步地，所述步骤S5中，所有轨迹点偏移距离的平均值Δd的计算方法采用下式：式中，M为轨迹点集合Traj中的轨迹点数量。进一步地，步骤S6具体包括以下步骤：步骤S61：剔除没有相似轨迹点的离散点并分割轨迹；步骤S62：将轨迹点集合Traj中的轨迹点按车辆ID和时间顺序连接成轨迹线；步骤S63：在每条轨迹线两侧作距离为γ的缓冲区，并将缓冲区融合为单个面要素；步骤S64：将融合后的面要素二值化，并利用ArcScan工具提取道路网L。与现有技术相比，本专利技术有以下有益效果：1、本专利技术充分考虑并合理解决了当前路网信息提取精细化程度低的问题，与Cao提出的方法相比，仅考虑轨迹点与其相似轨迹点间的相互影响，忽略轨迹点偏移过程中的“弹力”作用，使得轨迹点偏移过程更为简单，避免了复杂的数学运算，有效避免现有道路几何特征提取算法将同一条道路上相反行驶方向的轨迹识别为同一条道路的情况，本专利技术所提取的路网为道路双向几何特征结构，能够反映路网真实的拓扑关系。2、本专利技术对于不同道路结构的城市路网都能准确提取出精细的道路几何特征，得到的实验结果几何特征上贴近于真实的道路网，并能准确提取方向道路的行驶方向信息。附图说明图1为本专利技术实施例的方法流程示意图。图2为本专利技术实施例的计算轨迹点行驶方向角的示意图。图3为本专利技术实施例的获取相似轨迹点的示意图。图4为本专利技术实施例的轨迹点偏移的示意图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对GPS轨迹点数据进行预处理，得到轨迹点集合Traj；步骤S2：计算轨迹点集合Traj中每个轨迹点的行驶方向角；步骤S3：遍历轨迹点集合Traj，并获取轨迹点集合Traj中的Pi的相似轨迹点集合Trajs；步骤S4：遍历Pi的相似轨迹点集合Trajs，计算Trajs中每个轨迹点Ps对Pi的欧氏距离di和影响权重ωs，并以此计算轨迹点Pi的偏移距离Δdi，经坐标分解得到轨迹点Pi偏移后的坐标；重复步骤S3与S4，直至完成轨迹点集合Traj的遍历，得到轨迹点集合Traj中所有轨迹点偏移后的坐标；步骤S5：将轨迹点集合Traj中所有的轨迹点的坐标更新为偏移后的坐标，计算所有轨迹点偏移距离的平均值Δd，并判断Δd是否大于阈值δ，若大于则返回步骤S2，否则进入步骤S6；步骤S6：将偏移后的轨迹点转成轨迹线，对每条轨迹线作缓冲区并融合为面要素进行二值化，并提取道路网L。

【技术特征摘要】
1.一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对GPS轨迹点数据进行预处理，得到轨迹点集合Traj；步骤S2：计算轨迹点集合Traj中每个轨迹点的行驶方向角；步骤S3：遍历轨迹点集合Traj，并获取轨迹点集合Traj中的Pi的相似轨迹点集合Trajs；步骤S4：遍历Pi的相似轨迹点集合Trajs，计算Trajs中每个轨迹点Ps对Pi的欧氏距离di和影响权重ωs，并以此计算轨迹点Pi的偏移距离Δdi，经坐标分解得到轨迹点Pi偏移后的坐标；重复步骤S3与S4，直至完成轨迹点集合Traj的遍历，得到轨迹点集合Traj中所有轨迹点偏移后的坐标；步骤S5：将轨迹点集合Traj中所有的轨迹点的坐标更新为偏移后的坐标，计算所有轨迹点偏移距离的平均值Δd，并判断Δd是否大于阈值δ，若大于则返回步骤S2，否则进入步骤S6；步骤S6：将偏移后的轨迹点转成轨迹线，对每条轨迹线作缓冲区并融合为面要素进行二值化，并提取道路网L。2.根据权利要求1所述的一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，其特征在于：步骤S1中的所述预处理包括以下步骤：步骤S11：将原始轨迹点数据的经纬度信息转换成墨卡托平面坐标；步骤S12：以研究区范围的区划图作为底图，将原始轨迹点数据与底图进行叠置，剔除研究区域以外的轨迹点；步骤S13：根据出租车载客状态剔除非载客轨迹点数据；步骤S14：将轨迹点数据中的时间转换成以秒为单位的数据；步骤S15：对直线距离超过阈值σ的轨迹段进行轨迹点加密。3.根据权利要求1所述的一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，其特征在于：步骤S2中，计算Traj中轨迹点Pi的行驶方向角的方法包括以下步骤：步骤S21：计算轨迹点Pi-1和Pi+1的X、Y坐标差值Δdx、Δdy；步骤S22：判断Δdx、Δdy的取值范围，行驶方向角θ的计算采用下式：4.根据权利要求1所述的一种基于出租车轨迹数据的道路几何特征提取方法，其特征在于：步骤S3中，获取轨迹点集合Traj中的Pi的相似轨迹点集合Trajs具体包括以下步骤：步骤S31：以轨迹点Pi的X、Y坐标为圆心，r为半径，获取半径范围内的轨迹点集合T；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：邬群勇，吴祖飞，张良盼，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35