一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，包括根据宏观集计分析尺度变大时对于交通分区的尺度要求确定道路网络等级；将边界和道路网络输出为图像，提取像素点，识别图像中的封闭地块，并赋予每个地块唯一标记；分别提取每一个交通子区的边界坐标，将其输出为图像，提取交通子区边界及内部像素点；将交通子区像素点坐标映射为道路网络像素点坐标，统计交通子区与每一个地块的重叠像素点，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；按照交通子区的标记合并交通子区，得到新的交通分区。本发明专利技术将道路网络封闭地块与多边形的位置关系识别转化为封闭地块与多边形重叠面积的估计，在复杂道路网络下有较高的处理精度和速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法
本专利技术涉及平面道路网络中封闭地块与多边形位置关系识别技术，涉及复杂道路网络形成的封闭地块与大量任意形状交通子区位置关系快速识别的技术，特别涉及一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法。
技术介绍
为了减少交通分析、交通调查的复杂性，在进行交通规划时通常会将研究区域划分为若干子区域，按照空间尺度大小可分为交通小区、交通中区和交通大区三类。一般在进行宏观交通集计分析时，往往需要同时划分交通小区、交通中区和交通大区，满足多种尺度下的分析目的。交通中区和交通大区分别是在交通小区、交通中区的基础上合并得到的，可根据具体的分析目标人工合并或设计适用的合并方法实现子区合并。根据道路网络形成的封闭地块合并交通子区是众多合并方法中的一种，具有合并形状比较规则、合并得到的交通分区间的相对大小能够反映道路网络的相对稀疏即交通强度的相对大小等优势。但是实际的道路网络拓扑结构非常复杂，如何有效且完整的识别封闭地块、快速合并交通子区是目前需要解决的问题。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，为有效且完整的识别封闭地块、快速合并交通子区，本专利技术将道路网络封闭地块与多边形的位置关系识别转化为封闭地块与多边形重叠面积的估计。技术方案：本专利技术的基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，包括以下步骤：(1)当宏观交通集计分析尺度变大时，根据新的交通分区尺度要求确定道路网络图像中保留的道路等级范围和道路网络图像比例尺scale；(2)根据道路网络图像比例尺和研究区域范围确定道路网络图像分辨率，将研究区域按照计算的道路网络图像分辨率输出为道路网络图像；(3)读取道路网络图像得到原始的彩色三维像素矩阵P，并将其转化为二维像素矩阵A；(4)基于四邻域的邻接关系识别道路网络图像中的所有封闭地块，并为每一个封闭地块赋予唯一标记，得到封闭地块标记的二维像素矩阵B；(5)分别提取交通子区边界，按照与道路网络图像相同的比例尺和交通子区边界确定分辨率输出交通子区图像；(6)读取交通子区图像得到原始的彩色三维像素矩阵P_zone，并将其转化为二维像素矩阵C；(7)遍历矩阵C，将交通子区图像像素点坐标映射到道路网络图像坐标，统计交通子区与每个封闭地块的重叠像素点数量，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；(8)判断所有交通子区是否提取完毕，如果是，则执行步骤(9)；否则返回步骤步骤(5)，直到所有交通子区均已识别所属封闭地块；(9)按照步骤(7)得到的交通子区的标记合并交通子区，得到合并后的交通子区即新的交通分区。进一步的，步骤(2)中道路网络图像分辨率计算公式如下：w＝(lonMax-lonMin)/base×1000×scale；h＝(latMax-latMin)/base×1000×scale；其中，w、h分别表示道路网络图像宽度和道路网络图像高度；lonMax、lonMin、latMax、latMin分别表示研究区域边界的最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度；base表示等价于一公里的经纬度差值；scale表示道路网络图像比例尺，即单位像素表示的实际距离。进一步的，步骤(3)中二维像素矩阵A中第i行、第j列的像素点取值Aij的计算公式为：其中，A表示二维像素矩阵，Aij表示二维像素矩阵中第i行、第j列的像素点取值，1代表道路或区域边界，0代表背景；P[i,j,0]、P[i,j,1]、P[i,j,2]分别表示道路网络彩色图像的R、G、B色彩分量。进一步的，步骤(4)中满足四邻域邻接是指两个像素点的取值均为0，且位置关系是上下或左右相邻。进一步的，步骤(5)中交通子区图像分辨率计算公式如下：w_zone＝(lonMax_zone-lonMin_zone)/base×1000×scale；h_zone＝(latMax_zone-latMin_zone)/base×1000×scale；其中，w_zone、h_zone分别表示交通子区图像宽度和图像高度；lonMax_zone、lonMin_zone、latMax_zone、latMin_zone分别表示交通子区边界的最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度。进一步的，步骤(6)中二维像素矩阵C中第i行、第j列的像素点取值Cij的计算公式为：其中，C表示交通子区的二维像素矩阵，Cij表示二维像素矩阵中第i行、第j列的像素点取值，1代表交通子区边界或内部区域，0代表背景；P_zone[i,j,0]、P_zone[i,j,1]、P_zone[i,j,2]分别表示交通子区彩色图像的R、G、B色彩分量。进一步的，步骤(7)中将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区包含以下步骤：(71)令rowMin＝Max(int((lonMin_zone-lonMin)/base×1000×scale),0)，column_Min＝Max(int((latMin_zone-latMin)/base×1000×scale),0)；(72)令row＝row_Min，column＝column_Min，rows＝矩阵C行数，columns＝矩阵C列数，flag＝{}；(73)若B[row,column]>1，则将B[row,column]追加至flag；(74)令column＝column+1，若column＝columns+column_Min，则row＝row+1，column＝column_Min；(75)若row＝rows+row_Min，执行步骤(76)，否则执行步骤(73)；(76)统计flag中各标记的数量，将出现数量最多的标记赋予当前交通子区，结束步骤(7)。有益效果：与现有技术相比，本专利技术在由真实复杂道路结构构成的道路网络背景下，可以有效且完整的识别封闭地块、快速合并交通子区，由于该方法不涉及道路网络与多边形的拓扑结构，对复杂结构仍然适用。附图说明图1为本专利技术方法的流程图；图2为本专利技术使用的包含次干道以上等级道路的道路网络及研究区域边界示意图；图3为本专利技术使用的原始交通子区划分图；图4为本专利技术示例封闭地块交通子区合并效果图；图5为本专利技术南京市交通子区合并的效果图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。以下所述，仅是本专利技术的较佳实施例而已，并非是对本专利技术作任何其他形式的限制，而依据本专利技术的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本专利技术所要求保护的范围。本专利技术基于现有的连通区域标识逻辑，设计方法实现基于道路网络形成的封闭地块合并交通子区，为宏观交通分析提供自动化的交通分区处理方法。本专利技术的一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)当宏观交通集计分析尺度变大时，根据新的交通分区尺度要求确定道路网络图像中保留的道路等级范围和道路网络图像比例尺scale；/n(2)根据道路网络图像比例尺和研究区域范围确定道路网络图像分辨率，将研究区域按照计算的道路网络图像分辨率输出为道路网络图像；/n(3)读取道路网络图像得到原始的彩色三维像素矩阵P，并将其转化为二维像素矩阵A；/n(4)基于四邻域的邻接关系识别道路网络图像中的所有封闭地块，并为每一个封闭地块赋予唯一标记，得到封闭地块标记的二维像素矩阵B；/n(5)分别提取交通子区边界，按照与道路网络图像相同的比例尺和交通子区边界确定分辨率输出交通子区图像；/n(6)读取交通子区图像得到原始的彩色三维像素矩阵P_zone，并将其转化为二维像素矩阵C；/n(7)遍历矩阵C，将交通子区图像像素点坐标映射到道路网络图像坐标，统计交通子区与每个封闭地块的重叠像素点数量，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；/n(8)判断所有交通子区是否提取完毕，如果是，则执行步骤(9)；否则返回步骤步骤(5)，直到所有交通子区均已识别所属封闭地块；/n(9)按照步骤(7)中得到的交通子区的标记合并交通子区，得到合并后的交通子区即新的交通分区。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)当宏观交通集计分析尺度变大时，根据新的交通分区尺度要求确定道路网络图像中保留的道路等级范围和道路网络图像比例尺scale；
(2)根据道路网络图像比例尺和研究区域范围确定道路网络图像分辨率，将研究区域按照计算的道路网络图像分辨率输出为道路网络图像；
(3)读取道路网络图像得到原始的彩色三维像素矩阵P，并将其转化为二维像素矩阵A；
(4)基于四邻域的邻接关系识别道路网络图像中的所有封闭地块，并为每一个封闭地块赋予唯一标记，得到封闭地块标记的二维像素矩阵B；
(5)分别提取交通子区边界，按照与道路网络图像相同的比例尺和交通子区边界确定分辨率输出交通子区图像；
(6)读取交通子区图像得到原始的彩色三维像素矩阵P_zone，并将其转化为二维像素矩阵C；
(7)遍历矩阵C，将交通子区图像像素点坐标映射到道路网络图像坐标，统计交通子区与每个封闭地块的重叠像素点数量，将重叠像素点最多的地块的标记赋予交通子区；
(8)判断所有交通子区是否提取完毕，如果是，则执行步骤(9)；否则返回步骤步骤(5)，直到所有交通子区均已识别所属封闭地块；
(9)按照步骤(7)中得到的交通子区的标记合并交通子区，得到合并后的交通子区即新的交通分区。


2.根据权利要求1所述的基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，其特征在于，步骤(2)中道路网络图像分辨率计算公式如下：
w＝(lonMax-lonMin)/base×1000×scale；
h＝(latMax-latMin)/base×1000×scale；
其中，w、h分别表示道路网络图像宽度和道路网络图像高度；lonMax、lonMin、latMax、latMin分别表示研究区域边界的最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度；base表示等价于一公里的经纬度差值；scale表示道路网络图像比例尺，即单位像素表示的实际距离。


3.根据权利要求1所述的基于道路网络封闭地块合并交通子区的快速实现方法，其特征在于，步骤(3)中二维像素矩阵A中第i行、第j列的像素点取值Aij的计算公式为：



其中，A表示二维像素矩阵，Aij表示二维像素矩阵中第i行、第j列的像素点取值，1代表道路或区域边界，0代表背景；P[i,j,0]、P[i,j,1]、P[i,j,2]分别表示道路网络彩色图像的R、G、B色彩分量。


4.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：王炜，王玉杰，杨洋，李欣然，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32