一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法技术

本发明专利技术提供一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，所述采集方法包括如下步骤：步骤S10，对道路进行实体信息分类以及事件信息分类；将实体信息分为主干道路、人行道路、辅道、护路物体以及其他道路物体；步骤S20，对分类后的实体信息分别设置道路实体采集模型以及护路物体采集模型；步骤S30，根据道路实体采集模型对主干道路、人行道路以及辅道进行全息地图数据采集；步骤S40，对S30中采集到的数据进行整合处理后存储至道路全息地图中，本发明专利技术能够将道路信息的采集进行细致化的分类，并且对分类后的数据进行整合处理利用，以解决现有的全息地图的道路信息采集方法数据采集不全面以及信息整合利用存在不足的问题。面以及信息整合利用存在不足的问题。面以及信息整合利用存在不足的问题。

A road holographic map data acquisition method for smart city

【技术实现步骤摘要】
一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法


[0001]本专利技术涉及全息地图数据采集
，尤其涉及一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法。

技术介绍

[0002]全息地图是计算机全息技术、信息通信技术和激光技术为基础，在电子计算机内进行光学全息模拟和处理的一种地图，这种地图就称为全息地图。它功能全面灵活，体积小而逼真，可用于专题地图制作，也可当做普通地图。
[0003]现有的道路全息地图数据采集技术中，对于道路的信息采集分类较为单一，导致道路信息采集得不够全面，从而在生成道路全息地图中占用了全息地图模型却达不到全息地图的检索效果，并且在对道路的信息采集过程中对于其信息的整合处理存在不足，不能最大化的对信息进行利用，现有的地图信息采集方法容易造成数据采集不全面以及信息资源浪费的问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，能够将道路信息的采集进行细致化的分类，并且对分类后的数据进行整合处理利用，以解决现有的全息地图的道路信息采集方法数据采集不全面以及信息整合利用存在不足的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，所述采集方法包括如下步骤：
[0006]步骤S10，对道路进行实体信息分类以及事件信息分类；将实体信息分为主干道路、人行道路、辅道、护路物体以及其他道路物体；将事件信息分为人为事件信息、车辆事件信息以及其他物体事件信息；/>[0007]步骤S20，对分类后的实体信息分别设置道路实体采集模型以及护路物体采集模型；对分类后的事件信息分别设置人为事件采集模型、车辆事件采集模型以及其他物体事件采集模型；
[0008]步骤S30，根据道路实体采集模型对主干道路、人行道路以及辅道进行全息地图数据采集；根据护路物体采集模型对护路物体以及其他道路物体进行护路物体全息地图数据采集；根据人为事件采集模型对人为事件信息进行全息地图数据采集；根据车辆事件采集模型对车辆事件信息进行全息地图数据采集；根据其他物体事件采集模型对其他物体事件信息进行采集；
[0009]步骤S40，对S30中采集到的数据进行整合处理后存储至道路全息地图中。
[0010]进一步地，所述步骤S20还包括如下子步骤：
[0011]步骤A10，道路实体采集模型设置为：对道路设置道路中心位置、道路长度、车道数量、车道宽度、行驶数据以及车道限速采集参数；
[0012]步骤A20，护路物体采集模型设置为：对护路物体和其他道路物体设置物体中心位置、两侧平均间距、物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度采集参数；
[0013]步骤A30，人为事件采集模型设置为：对人为发生的道路事故设置人为事故中心、人为事故波及直径、人为事故发生频率以及人为事故发生方向采集参数；
[0014]步骤A40，车辆事件采集模型设置为：对车辆发生的道路事故设置车辆事故中心、车辆事故波及直径、车辆事故发生频率、车辆事故发生时间段以及车辆事故发生方向采集参数；
[0015]步骤A50，其他物体事件采集模型设置为：对其他物体发生的道路事故设置其他物体事故中心、其他物体事故波及直径、其他物体事故发生频率以及其他物体事故发生月份采集参数。
[0016]进一步地，所述步骤S30还包括如下子步骤：
[0017]步骤B10，根据道路中心位置、道路长度、车道数量、车道宽度、行驶数据以及车道限速对主干道路、人行道路以及辅道进行参数数据采集；
[0018]步骤B20，根据物体中心位置、两侧平均间距、物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度对护路物体和其他道路物体进行参数数据采集；
[0019]步骤B30，根据人为事故中心、人为事故波及直径、人为事故发生频率以及人为事故发生方向对人为发生的道路事故进行参数数据采集；
[0020]步骤B40，根据车辆事故中心、车辆事故波及直径、车辆事故发生频率、车辆事故发生时间段以及车辆事故发生方向对车辆发生的道路事故进行参数数据采集；
[0021]步骤B50，根据其他物体事故中心、其他物体事故波及直径、其他物体事故发生频率以及其他物体事故发生月份对其他物体发生的道路事故进行参数数据采集。
[0022]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C10，对道路实体根据采集到的道路实体参数数据中的道路长度、车道数量以及车道宽度进行道路地图模型绘制，并根据道路中心位置将道路地图放入全息地图中，并将行驶数据以及车道限速参数存储到该道路的地图模型的检索信息中。
[0023]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C20，对护路物体和其他道路物体根据采集到的物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度进行护路物体和其他道路物体进行地图模型绘制，并根据物体中心位置和两侧平均间距将护路物体和其他道路物体地图模型放入全息地图中。
[0024]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C30，对人为发生的道路事故进行数据整理，根据人为事故波及直径进行人为事故地图模型绘制，并根据人为事故中心将人为事故地图模型放入全息地图中，再将人为事故发生频率以及人为事故发生方向存储到该人为事故的地图模型的检索信息中。
[0025]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C40，对车辆发生的道路事故进行数据整理，根据车辆事故波及直径进行车辆事故地图模型绘制，并根据车辆事故中心将车辆事故地图模型放入全息地图中，再将车辆事故发生频率、车辆事故发生时间段以及车辆事故发生方向存储到该车辆事故的地图模型的检索信息中。
[0026]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C50，对其他物体的道路事故进行数据整理，根
据其他物体事故波及直径进行其他物体事故地图模型绘制，并根据其他物体事故中心将其他物体事故地图模型放入全息地图中，再将其他物体事故发生频率以及其他物体事故发生月份存储到该其他物体事故的地图模型的检索信息中。
[0027]进一步地，所述步骤S40还包括步骤C60，将人为事故波及直径以及人为事故发生频率代入人为事故风险公式中求得人为事故风险值；根据人为事故风险值划分人为事故风险等级，当人为事故风险值小于等于第一人为事故风险阈值时，将人为事故风险等级划分为低等级人为事故；当人为事故风险值小于等于第二人为事故风险阈值且大于第一人为事故风险阈值时，将人为事故风险等级划分为中等级人为事故；当人为事故风险值大于第二人为事故风险阈值时，将人为事故风险等级划分为高等级人为事故；
[0028]将车辆事故波及直径以及车辆事故发生频率代入车辆事故风险公式中求得车辆事故风险值；根据车辆事故风险值划分车辆事故风险等级，当车辆事故风险值小于等于第一车辆事故风险阈值时，将车辆事故风险等级划分为低等级车辆事故；当车辆事故风险值小于等于第二车辆事故风险阈值且大于第一车辆事故风险阈值时，将车辆事故风险等级划分为中等级车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，其特征在于，所述采集方法包括如下步骤：步骤S10，对道路进行实体信息分类以及事件信息分类；将实体信息分为主干道路、人行道路、辅道、护路物体以及其他道路物体；将事件信息分为人为事件信息、车辆事件信息以及其他物体事件信息；步骤S20，对分类后的实体信息分别设置道路实体采集模型以及护路物体采集模型；对分类后的事件信息分别设置人为事件采集模型、车辆事件采集模型以及其他物体事件采集模型；步骤S30，根据道路实体采集模型对主干道路、人行道路以及辅道进行全息地图数据采集；根据护路物体采集模型对护路物体以及其他道路物体进行护路物体全息地图数据采集；根据人为事件采集模型对人为事件信息进行全息地图数据采集；根据车辆事件采集模型对车辆事件信息进行全息地图数据采集；根据其他物体事件采集模型对其他物体事件信息进行采集；步骤S40，对S30中采集到的数据进行整合处理后存储至道路全息地图中。2.根据权利要求1所述的一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，其特征在于，所述步骤S20还包括如下子步骤：步骤A10，道路实体采集模型设置为：对道路设置道路中心位置、道路长度、车道数量、车道宽度、行驶数据以及车道限速采集参数；步骤A20，护路物体采集模型设置为：对护路物体和其他道路物体设置物体中心位置、两侧平均间距、物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度采集参数；步骤A30，人为事件采集模型设置为：对人为发生的道路事故设置人为事故中心、人为事故波及直径、人为事故发生频率以及人为事故发生方向采集参数；步骤A40，车辆事件采集模型设置为：对车辆发生的道路事故设置车辆事故中心、车辆事故波及直径、车辆事故发生频率、车辆事故发生时间段以及车辆事故发生方向采集参数；步骤A50，其他物体事件采集模型设置为：对其他物体发生的道路事故设置其他物体事故中心、其他物体事故波及直径、其他物体事故发生频率以及其他物体事故发生月份采集参数。3.根据权利要求2所述的一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，其特征在于，所述步骤S30还包括如下子步骤：步骤B10，根据道路中心位置、道路长度、车道数量、车道宽度、行驶数据以及车道限速对主干道路、人行道路以及辅道进行参数数据采集；步骤B20，根据物体中心位置、两侧平均间距、物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度对护路物体和其他道路物体进行参数数据采集；步骤B30，根据人为事故中心、人为事故波及直径、人为事故发生频率以及人为事故发生方向对人为发生的道路事故进行参数数据采集；步骤B40，根据车辆事故中心、车辆事故波及直径、车辆事故发生频率、车辆事故发生时间段以及车辆事故发生方向对车辆发生的道路事故进行参数数据采集；步骤B50，根据其他物体事故中心、其他物体事故波及直径、其他物体事故发生频率以
及其他物体事故发生月份对其他物体发生的道路事故进行参数数据采集。4.根据权利要求3所述的一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，其特征在于，所述步骤S40还包括步骤C10，对道路实体根据采集到的道路实体参数数据中的道路长度、车道数量以及车道宽度进行道路地图模型绘制，并根据道路中心位置将道路地图放入全息地图中，并将行驶数据以及车道限速参数存储到该道路的地图模型的检索信息中。5.根据权利要求4所述的一种智慧城市的道路全息地图数据采集方法，其特征在于，所述步骤S40还包括步骤C20，对护路物体和其他道路物体根据采集到的物体主干参考直径、物体枝干参考直径、物体主干高度以及物体枝干高度进行护路物体和其他道路物体进行地图模型绘制，并根据物体中心位置和两侧平均间距将...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏友保，张巍，梁波，仇帅，
申请(专利权)人：南京泛在地理信息产业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：