一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，包括：1)指定平面坐标系，读取道路数据的节点位置信息；2)根据道路的功能、等级等条件，确定多级的搜索半径集；3)以多级搜索半径分别对道路数据进行弯曲程度检测，识别出道路数据中弯曲程度较大的部分；4)结合每条道路的局部分析结果进行综合性评价，筛选出弯曲程度较大的道路。通过本发明专利技术可以快速、准确、高效地对道路线形进行弯曲程度检测，识别出道路中弯曲程度较大的部分，并对道路的弯曲程度进行定量化的描述，可用于对道路数据进行线形检测，减轻人工核查的工作负担，提升线形检查的准确率，为道路的改扩建提供参考，切实提高公路的通行能力和服务水平。

A method of road data curvature detection based on multi-level search radius

【技术实现步骤摘要】
一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法
本专利技术涉及道路线形检测
，具体为一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法。
技术介绍
人民的生产和生活都有赖于交通系统的正常运转，而道路作为交通系统的骨架，在其中扮演着至关重要的角色。根据道路网的整体规划，道路分为不同的功能类别，功能类别较高的公路设计速度较高，设计使用年限较长，设计通行能力较强，设计交通量较大，而功能类别较低的公路设计速度较低，设计使用年限较短，设计通行能力较弱，设计交通量较小。在确定道路的功能类别和设计速度之后，道路的所有要素如平曲线半径、视距、纵坡等指标均需与之配合以获得连续均衡的设计。科学合理的道路线形，有利于提高道路的通行能力和服务水平，保证驾乘人员的舒适感，降低交通事故的发生率。道路的平面线形一般由直线、圆曲线和缓和曲线三种线形要素组合而成，其中圆曲线和缓和曲线统称为道路平曲线。道路的线形不合理往往会形成安全隐患，导致事故发生率的上升，如果直线部分过长，一方面会导致施工成本过高，另一方面也会诱发驾驶员行为上的超速行驶与心理上的放松警惕，影响行车安全；而如果道路的弯曲程度过大，又会造成视距太短、会车困难等问题，形成安全隐患。在道路线形设计中，从地形条件较好的区段进入地形条件较差的区段时，线形技术指标应该逐渐过渡，防止突变，为使道路平曲线中直线和圆曲线之间实现顺适的衔接过渡，规定在直线和圆曲线相衔接处，设置缓和曲线进行连接，满足道路设计中对于安全、视觉、景观等方面的要求。因为上述的道路线形的要求，对道路进行弯曲程度检测，对弯曲程度较大的部分进行改扩建，提升道路的通行能力和服务水平，确保驾乘者的安全，实现“人畅其行，物畅其流”，满足“综合交通”、“平安交通”的发展要求，是道路数据质量评估中的重要任务。道路数据的弯曲程度检测对于安全隐患的检测和危险路段的排查、道路改扩建等有着较大的参考价值，而现有的道路弯曲程度检测往往是通过实地的平曲线测设实现的，测设周期长，需反复设桩，容易受到地形和天气的限制，耗费大量的人力、财力、物力，而且测量中的随机误差不可避免。如果能够实现自动化或者半自动化的道路弯曲程度检测，对道路的弯曲程度进行初步检测，筛选出弯曲程度较大的道路，缩小道路线形问题的筛查范围，用遥感影像对道路进行人工核查或进行实地的平曲线测设，可以显著提高线形检测的效率，降低线形检测的成本，有利于道路改扩建工作的有效推进，实现道路线形的连续、均衡，确保行驶的安全、舒适，提升道路网的运营效率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，能够对道路的弯曲程度进行定量化的质量检查，对道路的弯曲度进行定量化的评价，显著提升道路数据线形检测的效率，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，包括以下步骤：步骤1)：道路数据的节点位置信息读取：指定平面坐标系，读入描述道路线形信息的节点位置信息，将节点分别记为A0，A1，A2…An，节点坐标分别记为(x0，y0)，(x1，y1)…(xn，yn)；步骤2)：根据道路的功能、等级等条件，结合线形检测目的和标准，确定多级的搜索半径，将搜索半径的集合记为{R0，R1，R2…Rn}，搜索半径的单位为米，将圆曲线的半径阈值记为RTH，单位为米；步骤3)：用多级的搜索半径，分别对道路进行弯曲程度检测，将弯曲程度过大的部分进行标记；步骤4)：结合每条道路的局部分析结果进行综合性评价，筛选出弯曲程度较大的道路。更进一步地，步骤3)具体包括：步骤301)：从步骤2)中确定的搜索半径集中，选取搜索半径R，单位为米；步骤302)：对于选定的道路Proad，如果节点总数少于3个，则该道路为直线，不需要进行弯曲程度检查；如果道路的节点总数不少于3个，那么，每相邻3个节点Ai、Ai+1、Ai+2构成一个弯曲程度检测的单元，对于节点总数为n的道路，弯曲度检测单元的总数为n-2；步骤303)：调整步骤302)中生成的弯曲程度检测单元，其中节点Ai、Ai+1位置固定，如果Ai+2和Ai+1的距离大于R，则将Ai+2作为检测单元的第三个节点，否则沿着道路的前进方向，将Ai+2的下一个节点Ai+3作为Ai+2，直至Ai+2和Ai+1的距离大于R，节点Ai、Ai+1、Ai+2的坐标分别为(xi，yi)，(xi+1，yi+1)，(xi+2，yi+2)，距离判断公式为(xi+2-xi+1)2+(yi+2-yi+1)2≥R2；步骤304)：定量化计算由步骤303)生成的各检测单元的弯曲程度，设定AiAi+1、Ai+1Ai+2两条边之间的过渡曲线由缓和曲线、圆曲线、缓和曲线构成，且长度比为1：1：1，平曲线的半径由无穷大减小至圆曲线的半径，再增大至无穷大，确定缓和曲线和圆曲线的轨迹方程，计算其中圆曲线的长度Lcircle及其对应的圆心角α，据此计算圆曲线的半径，并与步骤二中设定的圆曲线半径阈值RTH进行比较，将圆曲线半径小于阈值的节点，标记为弯曲程度较大的节点。更进一步地，步骤4)具体包括：步骤401)：在道路数据中建立二个字段Ntotal，Ncurve，分别代表道路数据中的节点总数和道路数据中弯曲度较大的节点总数，将Ncurve的阈值设定为THcurve；步骤402)：统计道路数据中的节点总数，将该信息录入Ntotal字段中；步骤403)：统计道路数据中弯曲度过大的节点总数，将该信息录入Ncurve字段中。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术提供的一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，计算过程快速高效，可以依据统一的检测标准，对问题路段进行明确标识。2、本专利技术提供的一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，通过对搜索半径进行灵活调整，可以对不同的情况进行全面的覆盖，较小的搜索半径可有效识别在小尺度上弯曲度较大的道路，较大的搜索半径可有效识别在大尺度上弯曲度较大的道路，通过合理设置搜索半径的组合，可以确保检测结果的全面性和可靠性，并对不同尺度上的弯曲路段进行分类的统计和显示。3、本专利技术提供的一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，只要有道路数据的节点位置信息就可以进行弯曲程度检测，不需要实地施测，节省人力、物力、财力，还可以为遥感影像的人工核查以及实地的平曲线测设缩小筛查范围，减轻后续核查工作的任务量。附图说明图1是本专利技术的流程示意图；图2表示道路数据的节点图；图3表示道路平曲线的形状图；图4表示道路中局部陡峭整体平滑的部分图；图5表示道路中局部平滑整体陡峭的路部分图；图6表示弯曲度检测单元的调整方法图。具体实施方式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，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1)：道路数据的节点位置信息读取：指定平面坐标系，读入描述道路线形信息的节点位置信息，将节点分别记为A

【技术特征摘要】
1.一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)：道路数据的节点位置信息读取：指定平面坐标系，读入描述道路线形信息的节点位置信息，将节点分别记为A0，A1，A2…An，节点坐标分别记为(x0，y0)，(x1，y1)…(xn，yn)；
步骤2)：根据道路的功能、等级等条件，结合线形检测目的和标准，确定多级的搜索半径，将搜索半径的集合记为{R0，R1，R2…Rn}，搜索半径的单位为米，将圆曲线的半径阈值记为RTH，单位为米；
步骤3)：用多级的搜索半径，分别对道路进行弯曲程度检测，将弯曲程度过大的部分进行标记；
步骤4)：结合每条道路的局部分析结果进行综合性评价，筛选出弯曲程度较大的道路。


2.如权利要求1所述的一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法，其特征在于，步骤3)具体包括：
步骤301)：从步骤2)中确定的搜索半径集中，选取搜索半径R，单位为米；
步骤302)：对于选定的道路Proad，如果节点总数少于3个，则该道路为直线，不需要进行弯曲程度检查；如果道路的节点总数不少于3个，那么，每相邻3个节点Ai、Ai+1、Ai+2构成一个弯曲程度检测的单元，对于节点总数为n的道路，弯曲度检测单元的总数为n-2；
步骤303)：调整步骤302)中生成的弯曲程度检测单元，其中节点Ai、Ai+1位置固定，如果Ai+2和Ai+1的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁胜古，盛光晓，罗伦，李丽，孙曦，王芳，
申请(专利权)人：中国交通通信信息中心，国交空间信息技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11