路网自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质技术方案

本申请公开了一种路网自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质，属于智能交通技术领域。解决了已有自动划分交通小区技术，划分出的交通小区边界和真实道路相差甚远，要求提供过多的输入数据，难以应用在实际模型搭建过程中的问题。本申请步骤：路网缓冲区创建，坐标信息记录，缓冲区中轴线骨架提取，拓扑网络生成，查找最小基本环，交通小区划分，交通小区合并。本申请通过提取道路骨架形成新的拓扑网络，基于城市基础图层进行小区划分，计算速度快，输入数据简单，泛化能力好，可快速划分城市交通小区，人力投入少。本申请整合了路网骨架提取、骨架转拓扑、最小基本环查找、面域空间分析算法，提供了一套完整的系统及方法。提供了一套完整的系统及方法。提供了一套完整的系统及方法。

【技术实现步骤摘要】
路网自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及一种自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质，尤其涉及一种基于图像技术的路网自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质，属于智能交通


技术介绍

[0002]交通模型技术是交通行业重要的理论支撑依据，可以为城市的规划建设提供重要的数据支撑。交通小区划分是交通模型构建过程中的重要一环，交通小区划分的合理与否，直接关系到了建成交通模型的准确性，然后交通小区划分是一个比较繁琐的过程，需要耗费大量的人力工作，为了简化交通小区划分的繁琐性，有不少自动划分交通小区的方法被工程师提出。一部分技术基于城市路网和用地性质，另一部分技术基于海量城市交通数据，从统计分析的角度进行小区划分的确定，前者基本都是基于Delaunay三角网进行的分区划分，小区边界和和真实道路相差较多，且划分过程中参数意义不明朗，难以被使用者理解，后者对输入数据的需求要求过高，使用成本较高。
[0003]现有最接近的方案有两种，一是基于Voronoi图的交通道路网络自动划分交通小区；第二种是基于空间统计分析方法的城市路网交通小区自动划分。
[0004]（1）基于Voronoi图的交通道路网络自动划分交通小区Voronoi图，又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。该方法通过提取所有道路节点，根据点集创建Delaunay三角网，然后建立对偶图Voronoi多边形，形成初始的交通小区，然后考虑水系绿地，根据面积阈值进行合并、叠加分析，生成最终的交通小区划分结果。
[0005]该方法的主要局限性体现在以下方面：没有考虑城市道路等级，因为主要道路网络才能成为交通小区的分界线，次要道路网络如支路等应该成为小区内部道路。
[0006]（2）基于空间统计分析方法的城市路网交通小区自动划分目前该类方法主要基于空间聚类分析方法开展交通小区的自动划分，通过大量实时数据和历史数据挖掘交通特征较为相似的交通小区。
[0007]该方法的主要不足在于：需要大量的、完整的交通数据，成本高、效率低，划分出的交通小区边界和真实道路相差甚远，对于用户的输入要求过高，不适合作为一个通用工具，而适合于专题研究。
[0008]综合上述可知，现有交通小区划分主要存在的缺点为：（1）没有考虑城市道路等级；（2）需要大量的、完整的交通数据，成本高、效率低，划分出的交通小区边界和真实道路相差甚远；不适合作为一个通用工具，而适合于专题研究；（3）对于用户的输入要求过高；（4）难以应用在实际模型搭建过程中，非标准化工具，仅适合于专题研究。

技术实现思路

[0009]有鉴于此，本申请提供一种路网自动划分交通小区的系统、方法、设备及存储介质，以减少交通小区划分过程中的人工投入成本、提高小区划分效率、简化用户输入为目的，只要求用户给出城市路网即可自动划分，解决了目前已有的自动划分交通小区的技术方案，划分出的交通小区边界和真实道路相差甚远，要求提供过多的输入数据，难以应用在实际模型搭建过程中，因此基于本申请技术方案所构建的是一个可标准化的工具，可以被大规模应用在交通小区划分工作中。
[0010]本申请的技术方案是这样实现的：方案一：一种基于图像技术的路网自动划分交通小区的系统，包括：路网缓冲区创建模块，用于将复杂道路的路网进行合并，将线形矢量图形转化为面域矢量图形，存储为二值图像格式；坐标信息记录模块，用于计算二值图像单位像素的经纬度跨度；缓冲区中轴线骨架提取模块，依据二值图像单位像素的经纬度跨度，通过迭代计算提取二值图像的主线轮廓，得到骨架图像；拓扑网络生成模块，基于骨架图像获取拓扑网络；查找最小基本环模块，采用贪心算法对拓扑网络进行最小基本环的查找；交通小区划分模块，基于最小基本环面层对面域矢量图形（街道图层）进行空间切割，得到初步的交通小区面层文件；交通小区合并模块，空间切割后，在街道图层的边界处形成小面积的交通小区，将小面积的交通小区合并到其邻近的交通小区中，得到最终的交通小区面层文件。
[0011]方案二：一种基于图像技术的路网自动划分交通小区的方法，包括：步骤一，路网缓冲区创建，将复杂道路的路网进行合并，将线形矢量图形转化为面域矢量图形，存储为二值图像格式；步骤二，坐标信息记录，计算二值图像单位像素的经纬度跨度；步骤三，缓冲区骨架提取，依据二值图像单位像素的经纬度跨度，通过迭代计算提取二值图像的主线轮廓，得到骨架图像；步骤四，拓扑网络生成，基于骨架图像建立一圈0分析值像素作为保护层，根据标识单位像素的分析值进行等值填充，标记结点在二值图像中的位置，追踪结点之间的连接像素，记录线层信息，将得到的拓扑网络的像素坐标还原为经纬度坐标；步骤五，查找最小基本环，采用贪心算法对拓扑网络进行最小基本环的查找；步骤六，交通小区划分，基于最小基本环面层对面域矢量图形（街道图层）进行空间切割，得到初步的交通小区面层文件；步骤七，交通小区合并，
空间切割后，在街道图层的边界处形成小面积的交通小区，将小面积的交通小区合并到其邻近的交通小区中，得到最终的交通小区面层文件。
[0012]进一步地，所述步骤一，路网缓冲区创建，具体步骤为：设复杂道路的路网有N条交通路线link，基于输入的路网，对每一条link对象创建缓冲区，将线形矢量图形转化为多边形的面域矢量图形，进行合并后，得到一个面域对象；记录面域矢量图形中所有几何点的最大经度max_lon、最大纬度max_lat、最小纬度min_lat、最小经度min_lon，然后将面域矢量图形存储为二值图像。
[0013]进一步地，所述步骤二，坐标信息记录，具体步骤为：得到的二值图像为一个矩阵，其元素的值为0或者1，找出矩阵中1值的最小行索引min_row_index、最大行索引max_row_index、最小列索引min_col_index、最大列索引max_col_index，然后对其进行裁切，这一步裁切的目的就是去除矩阵的周边零元素，以便正确记录单位像素跨越的经纬度，裁切后记目前矩阵的行像素个数为row_pixel_num，列像素个数为col_pixel_num，经度方向上单位像素所跨越的经度为lng_para，纬度方向上单位像素所跨越的纬度为lat_para，按照公式一、公式二计算，得到的矩阵作为骨架提取的输入数据；
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公式一
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公式二。
[0014]进一步地，所述步骤三，缓冲区骨架提取，具体步骤为：二值图像中的每一个元素代表一个像素，像素的值为0或者1，值为1的像素构成了图像，值为0的像素为空白；首先，定义二值图像的一个像素点P1的八个方向上的邻域，北向为P2，东北为P3，东向为P4，东南向为P5，南向为P6，西南向为P7，西向为P8，西北向为P9；其次，进行迭代计算，每次迭代分为两个子项，在第一次子迭代中，若像素点P1满足公式3及公式4的条件，则，该像素点P1被删除；
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公式三
ꢀꢀ本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路网自动划分交通小区的系统，其特征在于，包括：路网缓冲区创建模块，用于将复杂道路的路网进行合并，将线形矢量图形转化为面域矢量图形，存储为二值图像格式；坐标信息记录模块，用于计算二值图像单位像素的经纬度跨度；缓冲区中轴线骨架提取模块，依据二值图像单位像素的经纬度跨度，通过迭代计算提取二值图像的主线轮廓，得到骨架图像；拓扑网络生成模块，基于骨架图像获取拓扑网络；查找最小基本环模块，采用贪心算法对拓扑网络进行最小基本环的查找；交通小区划分模块，基于最小基本环面层对面域矢量图形进行空间切割，得到初步的交通小区面层文件；交通小区合并模块，空间切割后，在街道图层的边界处形成小面积的交通小区，将小面积的交通小区合并到其邻近的交通小区中，得到最终的交通小区面层文件。2.一种路网自动划分交通小区的方法，其特征在于，包括：步骤一，路网缓冲区创建，将复杂道路的路网进行合并，将线形矢量图形转化为面域矢量图形，存储为二值图像格式；步骤二，坐标信息记录，计算二值图像单位像素的经纬度跨度；步骤三，缓冲区骨架提取，依据二值图像单位像素的经纬度跨度，通过迭代计算提取二值图像的主线轮廓，得到骨架图像；步骤四，拓扑网络生成，基于骨架图像建立一圈0分析值像素作为保护层，根据标识单位像素的分析值进行等值填充，标记结点在二值图像中的位置，追踪结点之间的连接像素，记录线层信息，将得到的拓扑网络的像素坐标还原为经纬度坐标；步骤五，查找最小基本环，采用贪心算法对拓扑网络进行最小基本环的查找；步骤六，交通小区划分，基于最小基本环面层对面域矢量图形进行空间切割，得到初步的交通小区面层文件；步骤七，交通小区合并，空间切割后，在街道图层的边界处形成小面积的交通小区，将小面积的交通小区合并到其邻近的交通小区中，得到最终的交通小区面层文件。3.根据权利要求2所述的路网自动划分交通小区的方法，其特征在于，所述步骤一，路网缓冲区创建，具体步骤为：设复杂道路的路网有N条交通路线link，基于输入的路网，对每一条link对象创建缓冲区，将线形矢量图形转化为多边形的面域矢量图形，进行合并后，得到一个面域对象；记录面域矢量图形中所有几何点的最大经度max_lon、最大纬度max_lat、最小纬度min_lat、最小
经度min_lon，然后将面域矢量图形存储为二值图像。4.根据权利要求3所述的路网自动划分交通小区的方法，其特征在于，所述步骤二，坐标信息记录，具体步骤为：得到的二值图像为一个矩阵，其元素的值为0或者1，找出矩阵中1值的最小行索引min_row_index、最大行索引max_row_index、最小列索引min_col_index、最大列索引max_col_index，然后对其进行裁切，这一步裁切的目的就是去除矩阵的周边零元素，以便正确记录单位像素跨越的经纬度，裁切后记目前矩阵的行像素个数为row_pixel_num，列像素个数为col_pixel_num，经度方向上单位像素所跨越的经度为lng_para，纬度方向上单位像素所跨越的纬度为lat_para，按照公式一、公式二计算，得到的矩阵作为骨架提取的输入数据；
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公式一
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公式二。5.根据权利要求4所述的路网自动划分交通小区的方法，其特征在于，所述步骤三，缓冲区骨架提取，具体步骤为：二值图像中的每一个元素代表一个像素，像素的值为0或者1，值为1的像素构成了图像，值为0的像素为空白；首先，定义二值图像的一个像素点P1的八个方向上的邻域，北向为P2，东北为P3，东向为P4，东南向为P5，南向为P6，西南向为P7，西向为P8，西北向为P9；其次，进行迭代计算，每次迭代分为两个子项，在第一次子迭代中，若像素点P1满足公式3及公式4的条件，则，该像素点P1被删除；
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公式三...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐铠，屈新明，刘晓玲，吕锴超，罗旭彬，林虹君，郑之帼，
申请(专利权)人：上海深研城市交通有限公司，
类型：发明
国别省市：