基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法技术

本发明专利技术提供一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法，降低了获取城市交叉口结构的成本，且探测方法简单、容易实现。该方法首先根据已有的道路中心线级别路网图，得到城市交叉口位置点，然后设置圆形缓冲区；然后利用轨迹跟踪方法，提取轨迹数据中航向角度变超过45度的轨迹点，记为：转向变化点；其次，利用密度聚类方法对转向变化点进行聚类，通过提取类簇中心及其之间的空间距离构建交叉口范围圆；最后，再一次利用轨迹追踪方法，计算轨迹穿过交叉口范围圆的交点，提取交叉口各转向进出口点，采用空间匹配方法与其相邻路段的车道中心线进行匹配，完成城市交叉口车道级结构提取。本发明专利技术得到的交叉口出入口点平面结构图正确率为94.3%。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法，属于地理信息系统与智能交通研究领域。
技术介绍
城市道路网络信息是智能交通相关应用的基础。按照城市道路网络信息的精细度，可以将城市道路网络分为：道路中心线网络、车行道级别网络以及车道级别网络，其中表达路段的弧段和表达路网拓扑点的节点是道路网络构成的重要组成部分。目前，获取城市道路网络信息的数据源包括：高分辨率遥感影像、时空轨迹数据、激光点云数据等，而随着GPS装置的不断普及，时空轨迹数据成为获取城市道路信息的重要数据源。相较于高精度遥感影像及激光点云数据，记录移动目标随时间变化的空间位置及其他运动属性的时空轨迹大数据(大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合)来源广、成本低蕴含大量城市道路静态、动态信息。近几年，从时空轨迹数据中提取城市道路信息，包括静态路网信息及动态交通流信息成为研究热点。国内学者唐炉亮等人从2011年到2015年先后对城市车行道级别路网及车道级路网获取进行了研究，并提出一种基于认知规律的城市车行道级别路网提取以及一种基于混合高斯混合模型方法的城市道路车道数量获取。交叉口作为城市道路网络拓扑点类型中的一种，是城市道路系统的重要组成部分，是城市道路上各类交通汇合、转换、通过的地点，是管理、组织道路各类交通的控制点。国外学者FathiAlireza和JohnKrumm(2010)采用图形描述器方法从专业采集车和辅助大众运输车辆采集的高精度时空轨迹数据中探测城市交叉口并确定交叉口位置。此后，LiuJiang等人(2013)提出基于测量车获取的高精度时空轨迹数据构建城市交叉口范围内的道路拓扑图。Wang等人(2014)提出一种基于高采样率时空轨迹数据的城市交叉口位置识别方法流程。该流程首先利用核密度方法，去除时空轨迹数据中的漂移点；然后利用物理模型方法对时空轨迹进行融合，将没有融合在一起的时空轨迹作为处于交叉口位置的疑似轨迹点；然后利用局部G统计，对疑似轨迹点进行密度评估，选择符合评估阈值的轨迹点作为处于交叉口位置的轨迹数据，并进一步对这些轨迹数据进行聚类，且构建以这些交叉口点为连接点的城市道路网络图。然而，以上研究并未对交叉口局部范围内的平面结构进行深入解析和识别，也没有进一步探究车道级路网与交叉口平面结构的空间融合。
技术实现思路
本专利技术在以上研究的基础上，提出了一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取(交叉口范围确定，交叉口各转向点提取，交叉口各转向点与相邻路段车道级路网空间融合)的新方法。本专利技术提供一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法，包括以下步骤，步骤1、根据已有道路中心级别路网图，得到城市交叉口空间位置点，以各交叉口空间位置点为中心点，设置圆形缓冲区；步骤2、利用轨迹跟踪方法，计算位于圆形缓冲区内各轨迹的航向角变化，提取出航向角度变化值的绝对值大于45度的轨迹点，标记为转向变化点；步骤3、采用密度聚类方法对转向变化点进行聚类提取各类别中心点，计算中心点间的空间距离选取最大值作为交叉口范围圆的直径；步骤4、再一次利用轨迹跟踪方法，计算轨迹穿过交叉口范围圆后留下入口交点与出口交点的航向角变化，并按照两个交点将轨迹分为位于交叉口范围内的轨迹与位于交叉口相邻路段的轨迹；步骤5、根据航向角变化值与转向属性之间的关系，对各条轨迹的入口交点和出口交点的转向属性进行标示，并分别计算属于同一个转向属性的出口点集与入口点集的中心点，提取交叉口出入口点平面图；步骤6、对交叉口相邻路段的车道中心线进行提取，采用基于几何匹配和语义匹配方法将交叉口平面结构与其响铃路段的车道级结构进行空间匹配，完成交叉口车道级结构的提取。所述步骤1，根据已有道路中心线级别的道路地图中已知交叉口空间位置点(道路中心线级别的道路地图是由拓扑点和线条表示，其中拓扑点表示为道路交叉口空间位置点，而连接两个拓扑点之间的线条即为道路路段)，以其作为中心点设置圆形缓冲区，圆形缓冲区的半径推荐设置为50米(可按照所在城市地区具体的交叉口设计面积自行设定缓冲区阈值)；所述步骤2，根据步骤1获取的每一个交叉口的圆形缓冲区，采用轨迹跟踪方法，跟踪经过每一个圆形缓冲区的所有时空轨迹数据，并计算每一条轨迹在该圆形范围内航向角的变化情况，如果经过圆形缓冲区内轨迹的前一个轨迹点的航向角与后一个航向角的角度差值的绝对值超过45°，那么就将这两个轨迹点标记为转向变化点对；所述步骤3，以步骤2中获取转向标记点对为对象，采用密度聚类方法对位于同一个交叉口圆形缓冲区内的所有转向标记点进行聚类处理，并计算每一个聚类类别的中心点，如何实现聚类并求解聚类类别中心点目前已经有很多方法，具体实施时本领域技术人员可自行选择，此处不再赘述，然后计算各聚类中心点之间的空间距离，构建聚类中心点空间距离矩阵，并从该矩阵中选取最大的空间距离值，作为描述该交叉口空间区域的范围圆的直径，绘制交叉口范围圆，实现每一个交叉口空间区域的重新分配；所述步骤4，根据步骤3中获取的每一个交叉口范围圆，再一次利用轨迹跟踪方法，记录轨迹穿过该范围圆的入口点和出口点(入口点与出口点也即为轨迹与范围圆的两个交点，按照轨迹的行驶方向，与范围圆的第一个交点为入口点，第二个交点为出口点)，然后按照轨迹与范围圆的两个交点，将该轨迹切割为“位于交叉口范围内的轨迹”与“位于交叉口相邻路段的轨迹”，也即一条轨迹中位于两个交点之间的那段轨迹为“位于交叉口范围内的轨迹”，其余剩下的轨迹为“位于交叉口相邻路段的轨迹”，并将与入口点相邻的前一个轨迹点的航向值作为该入口点的航向角度值，与出口点相邻的后一个轨迹点的航向值作为该出口点的航向角度值；所述步骤5，以步骤4获取的出入口交点及其航向角，计算两个交点的航向值变化并提取交点的转向属性，其中具体计算如下所示：1)如果入口点与出口点的航向角度值的差值大于-45°，那么将改入口点标记为左转入口点，该出口点标记为左转出口点；2)如果入口点与出口点的航向角度值的差值大于45°，那么将改入口点标记为右转入口点，该出口点标记为右转出口点；3)如果入口点与出口点的航向角度值的差值在0°左右，也即其差值在-10°与10°之间，那么将改入口点标记为直行入口点，该出口点标记为直行出口点；4)如果入口点与出口点的航向角度值的差值在180°左右，也即其差值在170°与190°之间，那么将改入口本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1、根据已有道路中心级别路网图，得到城市交叉口空间位置点，以各交叉口空间位置点为中心点，设置圆形缓冲区；步骤2、利用轨迹跟踪方法，计算位于圆形缓冲区内各轨迹的航向角变化，提取出航向角度变化值的绝对值大于45度的轨迹点，标记为转向变化点；步骤3、采用密度聚类方法对转向变化点进行聚类提取各类别中心点，计算中心点间的空间距离选取最大值作为交叉口范围圆的直径；步骤4、再一次利用轨迹跟踪方法，计算轨迹穿过交叉口范围圆后留下入口交点与出口交点的航向角变化，并按照两个交点将轨迹分为位于交叉口范围内的轨迹与位于交叉口相邻路段的轨迹；步骤5、根据航向角变化值与转向属性之间的关系，对各条轨迹的入口交点和出口交点的转向属性进行标示，并分别计算属于同一个转向属性的出口点集与入口点集的中心点，提取交叉口出入口点平面图；步骤6、对交叉口相邻路段的车道中心线进行提取，采用基于几何匹配和语义匹配方法将交叉口平面结构与其响铃路段的车道级结构进行空间匹配，完成交叉口车道级结构的提取。

【技术特征摘要】
1.一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提取方法，其特征在于：
包括以下步骤，
步骤1、根据已有道路中心级别路网图，得到城市交叉口空间位置点，以各
交叉口空间位置点为中心点，设置圆形缓冲区；
步骤2、利用轨迹跟踪方法，计算位于圆形缓冲区内各轨迹的航向角变化，
提取出航向角度变化值的绝对值大于45度的轨迹点，标记为转向变化点；
步骤3、采用密度聚类方法对转向变化点进行聚类提取各类别中心点，计算
中心点间的空间距离选取最大值作为交叉口范围圆的直径；
步骤4、再一次利用轨迹跟踪方法，计算轨迹穿过交叉口范围圆后留下入口
交点与出口交点的航向角变化，并按照两个交点将轨迹分为位于交叉口范围内的
轨迹与位于交叉口相邻路段的轨迹；
步骤5、根据航向角变化值与转向属性之间的关系，对各条轨迹的入口交点
和出口交点的转向属性进行标示，并分别计算属于同一个转向属性的出口点集与
入口点集的中心点，提取交叉口出入口点平面图；
步骤6、对交叉口相邻路段的车道中心线进行提取，采用基于几何匹配和语
义匹配方法将交叉口平面结构与其响铃路段的车道级结构进行空间匹配，完成交
叉口车道级结构的提取。
2.根据权利要求1所述的一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提
取方法，其特征在于：所述
步骤1，根据已有道路中心线级别的道路地图中已知交叉口空间位置点，以
其作为中心点设置圆形缓冲区，圆形缓冲区的半径设置为50米；也可按照所在
城市地区具体的交叉口设计面积自行设定缓冲区阈值。
3.根据权利要求2所述的一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提
取方法，其特征在于：所述
步骤2，根据步骤1获取的每一个交叉口的圆形缓冲区，采用轨迹跟踪方法，
跟踪经过每一个圆形缓冲区的所有时空轨迹数据，并计算每一条轨迹在该圆形范
围内航向角的变化情况，如果经过圆形缓冲区内轨迹的前一个轨迹点的航向角与
后一个航向角的角度差值的绝对值超过45°，那么就将这两个轨迹点标记为转向
变化点对。
4.根据权利要求3所述的一种基于时空轨迹大数据的城市交叉口车道级结构提
取方法，其特征在于：所述
步骤3，以步骤2中获取转向标记点对为对象，采用密度聚类方法对位于同
一个交叉口圆形缓冲区内的所有转向标记点进行聚类处理，并计算每一个聚类类
别的中心点，然后计算各聚类中心点之间的空间距离，构建聚类中心点空间距离
矩阵，并从该矩阵中选取最大的空间距离值，作为描述该交叉口空间区域的范围
圆的直径，绘制交叉口范围圆，实现每一个交叉口空间区域的重新分配。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐炉亮，杨雪，牛乐，李清泉，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42