道路生成方法技术

本公开提供了道路生成方法

【技术实现步骤摘要】
道路生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理领域中的电子地图
、
云计算
、
大数据技术，尤其涉及一种道路生成方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]电子地图即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图
。
电子地图可作为信息的载体向用户提供数据信息
。
[0003]在当今，电子地图成为人们了解生活的必要手段，因此人们对于电子地图的精度以及准确度的需要也越来越高，通常都是通过人为获取区域信息进行电子地图的绘制
。
[0004]然而，人工通过第三方工具获取区域信息，会导致地图道路的绘制成本较高
。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种用于地图绘制的道路生成方法
、
装置
、
设备及存储介质
。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种道路生成方法，包括：
[0007]获取待处理的位置数据，所述位置数据中包括多个车辆的经纬度坐标；
[0008]采用基于密度的聚类算法对所述位置数据进行聚类分析，得到数据簇，所述数据簇中包括了满足所述聚类算法设置的参数条件的多个经纬度坐标；
[0009]获取所述数据簇中的作为边界点的经纬度坐标，得到边界点集合；
[0010]采用边界点发现算法将所述边界点集合中的经纬度坐标依次进行连接，并根据连接完成的边界点绘制得到道路图，其中，所述边界点算法为根据设置的范围半径，角度阈值进行边界点筛选的算法
。
[0011]根据本公开的第二方面，提供了一种道路生成装置，包括：
[0012]第一获取单元，用于获取待处理的位置数据，所述位置数据中包括多个车辆的经纬度坐标；
[0013]分析单元，用于采用基于密度的聚类算法对所述位置数据进行聚类分析，得到数据簇，所述数据簇中包括了满足所述聚类算法设置的参数条件的多个经纬度坐标；
[0014]第二获取单元，用于获取所述数据簇中的作为边界点的经纬度坐标，得到边界点集合；
[0015]连接单元，用于采用边界点发现算法将所述边界点集合中的经纬度坐标依次进行连接，并根据连接完成的边界点绘制得到道路图，其中，所述边界点算法为根据设置的范围半径，角度阈值进行边界点筛选的算法
。
[0016]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法
。
[0020]根据本公开的第四方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法
。
[0021]根据本公开的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法
。
[0022]根据本公开的技术解决了地图道路绘制成本高的问题
。
通过基于密度的聚类算法对获取到的位置数据进行聚类分析，得到数据簇，并采用边界点发现算法将数据簇中的边界点的经纬度坐标进行连接，实现道路的绘制，通过使用算法对位置数据分析，摆脱了对数据处理工具的依赖，进而降低了绘制成本
。
[0023]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围
。
本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0024]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定
。
其中：
[0025]图1是可以实现本公开实施例的道路生成方法的场景图；
[0026]图2为本公开第一实施例提供的一种道路生成方法的流程示意图；
[0027]图3是可以实现获取待处理的位置数据的系统架构图；
[0028]图4为本公开第二实施例提供的一种道路生成方法的流程示意图；
[0029]图5是目标边界点和目标线段的结构示意图；
[0030]图6是目标边界点筛选流程的第一示意图；
[0031]图7是目标边界点筛选流程的第二示意图；
[0032]图8是目标边界点筛选流程的第三示意图；
[0033]图9是目标边界点筛选流程的第四示意图；
[0034]图
10
为本公开第三实施例提供的一种道路生成方法的流程示意图；
[0035]图
11
是本公开数据簇示意图；
[0036]图
12
是本公开边界点集合示意图；
[0037]图
13
为本公开第四实施例提供的一种道路生成方法的流程示意图；
[0038]图
14
为本公开第五实施例提供的一种道路生成方法的流程示意图；
[0039]图
15
是用来实现本公开实施例的道路生成方法的电子设备的框图
。
具体实施方式
[0040]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的
。
因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神
。
同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述
。
[0041]相关技术中，电子地图即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图
。
电子地图可作为信息的载体向用户提供数据信息
。
目前，电子地图成为人们了解生活的必要手段，因此人们对于电子地图的精度以及准确度的需求也越来越高，对于电子地图
的生成，通常都是通过人工获取区域信息进行电子地图的绘制
。
但是人工通过第三方工具获取区域信息，会导致地图道路的绘制成本较高，而且还会影响地图精度，具有一定的局限性
。
[0042]针对现有存在的这种问题，本公开的技术构思过程如下：专利技术人在研究电子地图道路绘制的过程中，发现人工对电子地图进行绘制，很容易受到人为主观影响，若是通过摇感影像和地理信息系统对电子地图进行绘制，需要大量的开发运维成本，而且遥感影像不仅具有分辨率的限制，还会受到偏远地区的限制，从而导致绘制的道路精度不足
。
为了节省成本，提高电子地图的精度，也可以结合其他位置数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种道路生成方法，包括：获取待处理的位置数据，所述位置数据中包括多个车辆的经纬度坐标；采用基于密度的聚类算法对所述位置数据进行聚类分析，得到数据簇，所述数据簇中包括了满足所述聚类算法设置的参数条件的多个经纬度坐标；获取所述数据簇中的作为边界点的经纬度坐标，得到边界点集合；采用边界点发现算法将所述边界点集合中的经纬度坐标依次进行连接，并根据连接完成的边界点绘制得到道路图，其中，所述边界点算法为根据设置的范围半径，角度阈值进行边界点筛选的算法
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用边界点发现算法将所述边界点集合中的经纬度坐标依次进行连接，包括：从所述边界点集合中选择任一边界点作为起始点；根据所述边界点集合中的每个边界点的经纬度坐标，从所述边界点集合中获取出与所述起始点距离最近的目标边界点，将所述目标边界点与所述起始点进行连接得到目标线段；从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标线段形成的角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点，将所述目标边界点与所述新的边界点连接得到新的目标线段，重复本步骤直至将所述边界点集合中所有边界点连接完成
。3.
根据权利要求2所述的方法，所述从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标线段形成的角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点，包括：从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标线段形成的顺时针角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点；或者，从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标线段形成的逆时针角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点
。4.
根据权利要求1至3任一项所述的方法，所述方法还包括：响应于用户的算法参数配置操作，配置所述范围半径和所述角度阈值
。5.
根据权利要求2所述的方法，若所述边界点发现算法中还配置了边界点之间的路径长度阈值，则所述从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标线段形成的角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点，包括：从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标边界点的距离小于所述路径长度阈值
、
且与所述目标线段形成的角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点
。6.
根据权利要求5所述的方法，从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标边界点的距离小于所述路径长度阈值
、
且与所述目标线段形成的角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点，包括：从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标边界点的距离小于所述路径长度阈值
、
且与所述目标线段形成的顺时针角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点；或者，从所述边界点集合中以所述目标边界点为圆心
、
所述范围半径作为半径的圆形范围内，获取出与所述目标边界点的距离小于所述路径长度阈值
、
且与所述目标线段形成的逆时针角度在所述角度阈值范围内最小的边界点作为新的目标边界点
。7.
根据权利要求5或6所述的方法，所述方法还包括：响应于用户的算法参数配置操作，配置所述范围半径
、
所述角度阈值以及所述路径长度阈值
。8.
根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述采用基于密度的聚类算法对所述位置数据进行聚类分析，得到数据簇，包括：将所述位置数据中的经纬度坐标，输入预先配置了每个点周围的半径以及每个点周围的最小点数的
DBSCAN
算法进行聚类分析，得到包括核心点，边界点以及噪点的所述数据簇
。9.
根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括：根据所述
DBSCAN
算法对应的输入数据格式，对所述位置数据进行格式转换处理，得到处理后的位置数据；相应的，所述将所述位置数据中的经纬度坐标，输入预先配置了每个点周围的半径以及每个点周围的最小点数的
DBSCAN
算法进行聚类分析，包括：将所述处理后的位置数据中的经纬度坐标，输入预先配置了每个点周围的半径以及每个点周围的最小点数的所述
DBSCAN
算法进行聚类分析
。10.
根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述获取待处理的位置数据，包括：接收多个车辆和
/
或车载设备上报的车辆的位置信息，得到车辆位置集合，每个车辆的位置信息中包括所述车辆的经纬度坐标；对所述车辆位置集合中的异常数据进行清洗处理，得到待处理的所述位置数据
。11.
一种道路生成装置，包括：第一获取单元，用于获取待处理的位置数据，所述位置数据中包括多个车辆的经纬度坐标；分析单元，用于采用基于密度的聚类算法对所述位置数据进行聚类分析，得到数据簇，所述数据簇中包括了满足所述聚类算法设置的参数条件的多个经纬度坐标；第二获取单元，用于获取所述数据簇中的作为边界...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭小康，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：