一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法技术

本发明专利技术涉及要素化简技术领域，具体涉及一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，该方法包括：获取大比例尺下的地图中道路数据的数据点对应的位置坐标，获取弧段的位置信息构成特征序列；将特征序列输入道路化简模型中，输出小比例尺下的地图中道路的特征序列；所述道路化简模型为全连接层和CRU网络构建的Seq2Seq网络模型，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对，获取匹配对中大小比例尺对应的特征序列作为训练数据集；以匹配对中大比例尺对应的特征序列作为全连接层的输入，以小比例尺对应的道路的特征序列作为解码器的输出，训练网络模型。本发明专利技术提高了化简效率，确保了参数设置的简便性和最优性。保了参数设置的简便性和最优性。保了参数设置的简便性和最优性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法


[0001]本专利技术涉及要素化简
，具体涉及一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法。

技术介绍

[0002]随着我国基础设施建设步伐的加快和人民生活的需要，道路的数量和覆盖程度急剧增长，使得道路成为地图中变化最为活跃的要素之一，是国家社会文化、经济面貌的侧面反映，也是社会生产力发展水平的一种体现。为保证道路空间数据的现势性，提升生产和维护部门定期对地理空间数据更新能力，高效智能化简算法成为关键的一部分。在计算机技术快速发展、硬件性能提升、海量基础数据的基础上，如何将人工智能技术引入地图综合领域，建立专家化简结果案例库，学习隐藏在制图专家认知化简中的模糊关系，实现端到端的道路化简，成为如今地图综合急需解决的问题之一。
[0003]目前的道路智能化简方法中，主要是以人为的提取节点特征指标，根据算法学习指标间的关系从而进行化简，该方法存在局限性，未考虑除指标间以外存在的模糊关系的影响，可能会导致化简结果生硬。

技术实现思路

[0004]为了解决在进行道路智能化简时，未考虑除指标间以外存在的模糊关系的影响，可能会导致化简结果生硬的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]获取大比例尺下的地图中道路数据的数据点，获取数据点对应的位置坐标，将相邻两个数据点之间的道路段记为弧段，根据数据点的位置坐标获取弧段的位置信息，构成道路的特征序列；将所述特征序列输入道路化简模型中，输出小比例尺下的地图中道路的特征序列；
[0006]所述道路化简模型的训练方法具体为：
[0007]所述道路化简模型为全连接层和CRU网络构建的Seq2Seq网络模型；分别获取大比例尺下和小比例尺下的地图中道路数据，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对；获取匹配对中大小比例尺对应的道路的特征序列，作为网络模型的训练数据集；
[0008]以匹配对中大比例尺对应的特征序列作为全连接层的输入，以匹配对中小比例尺对应的道路的特征序列作为解码器的输出，训练网络模型；通过全连接层将匹配对中大比例尺对应的特征序列嵌入高纬度特征后获得特征矩阵，并输入编码器，通过编码器进行编码获得语义信息，将语义信息输入解码器生成小比例尺对应的道路的位置数据。
[0009]优选地，所述获取数据点对应的位置坐标具体为：数据点所在经度和维度构成数据点的坐标。
[0010]优选地，所述根据数据点的位置坐标获取弧段的位置信息，构成道路的特征序列具体为：弧段两个端点对应的数据点的位置坐标构成弧段的位置信息，道路数据中所有弧
段的位置信息构成道路的特征序列。
[0011]优选地，所述将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对具体为：
[0012]利用缓冲匹配算法，设置数据阈值，以小比例尺下的地图中道路数据为基准数据，自动获取匹配的大比例尺下的地图中的道路数据，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对。
[0013]优选地，所述特征矩阵的获取方法具体为：获取弧段中点的经度、弧段中点的纬度、弧段长度以及弧段的方位角，构成弧段的特征向量，道路中所有弧段的特征向量构成特征矩阵。
[0014]优选地，所述语义信息的获取方法具体为：
[0015][0016]其中，r
t
为重置门，z
t
为更新门，n
t
为当前所有状态信息值，h
t
为当前时刻输出的状态信息值，x
t
为当前时刻输入值，w
ir
为重置门输入权重，b
ir
为重置门输入偏值，w
hr
为重置门隐藏状态权值，h
(t
‑
1)
为上一时刻隐藏状态信息，h
hr
为重置门隐藏状态信息偏值，w
iz
为更新门输入权重，b
iz
为更新门输入偏置，w
hz
为更新门隐藏状态权值，h
hz
为更新门隐藏状态信息偏置，w
in
为当前时刻输入权值，b
in
为当前时刻输入偏置，w
hn
为隐藏状态信息权重，b
hn
为隐藏状态信息偏值。
[0017]优选地，所述道路化简模型还包括注意力机制，具体为：
[0018]以解码器和编码器在对应时刻的隐藏状态的相似度作为权重，根据权重以及对应时刻的隐藏状态得到解码器在对应时刻的注意力隐藏状态。
[0019]优选地，在将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对后，所述方法还包括：
[0020]设置起点数据阈值和终点数据阈值，当匹配对中大小比例尺对应的道路数据中起始数据点对应的道路数据的差值大于起点数据阈值，且大小比例尺对应的道路数据中终止数据点对应的道路数据大于终点数据阈值时，改变匹配对中大比例尺或者小比例尺对应的道路数据的读取顺序。
[0021]优选地，所述道路化简模型的损失函数为均方差损失函数。
[0022]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0023]本专利技术考虑GRU模型在语言翻译中的应用，结合曲线由一系列节点组成，相邻节点构成弧段的特性，将道路序列化抽象看作是语言句，组成句子的字符对应相应的弧段，提取字符特征，通过数据点对应的位置坐标获取弧段的位置信息，对道路数据进行序列化处理，通过道路化简模型实现大比例尺对应的道路数据向小比例尺转换。获取不同比例尺的道路数据的匹配对，以编码器提取序列数据语义信息，以解码器与注意力机制生成数据点，以平均误差损失优化模型参数。本专利技术利用神经网络具有自主学习特征性能，可克服人为的设定阈值的不足，同时综合考虑了特征之间的模糊关系，降低了时间成本，提高了化简效率，化简后视觉效果更为温和，确保了参数设置的简便性和最优性。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0025]图1是本专利技术的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法的方法流程图。
具体实施方式
[0026]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0027]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取大比例尺下的地图中道路数据的数据点，获取数据点对应的位置坐标，将相邻两个数据点之间的道路段记为弧段，根据数据点的位置坐标获取弧段的位置信息，构成道路的特征序列；将所述特征序列输入道路化简模型中，输出小比例尺下的地图中道路的特征序列；所述道路化简模型的训练方法具体为：所述道路化简模型为全连接层和CRU网络构建的Seq2Seq网络模型；分别获取大比例尺下和小比例尺下的地图中道路数据，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对；获取匹配对中大小比例尺对应的道路的特征序列，作为网络模型的训练数据集；以匹配对中大比例尺对应的特征序列作为全连接层的输入，以匹配对中小比例尺对应的道路的特征序列作为解码器的输出，训练网络模型；通过全连接层将匹配对中大比例尺对应的特征序列嵌入高纬度特征后获得特征矩阵，并输入编码器，通过编码器进行编码获得语义信息，将语义信息输入解码器生成小比例尺对应的道路的位置数据。2.根据权利要求1所述的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其特征在于，所述获取数据点对应的位置坐标具体为：数据点所在经度和维度构成数据点的坐标。3.根据权利要求1所述的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其特征在于，所述根据数据点的位置坐标获取弧段的位置信息，构成道路的特征序列具体为：弧段两个端点对应的数据点的位置坐标构成弧段的位置信息，道路数据中所有弧段的位置信息构成道路的特征序列。4.根据权利要求1所述的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其特征在于，所述将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对具体为：利用缓冲匹配算法，设置数据阈值，以小比例尺下的地图中道路数据为基准数据，自动获取匹配的大比例尺下的地图中的道路数据，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对。5.根据权利要求1所述的一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，其特征在于，所述特征矩阵的获取方法具体为：获取弧段中点的经度、弧段中点的纬度、弧段长度以及弧段的方位角，构成弧段的特征向量，道路中所有弧段的特征向量构成特征矩阵。6.根据权利要求1所述的一种基于Seq2Se...

【专利技术属性】
技术研发人员：许俊奎，罗飘，韩志刚，崔龙飞，刘春，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：