-
公开(公告)号:CN117191004B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311461668.1
申请日:2023-11-06
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明实施例中提供了一种融合众源轨迹数据的户外三维步行导航路网地图生成方法,属于导航技术领域,具体包括:获取目标区域内的行人户外步行轨迹数据;利用核密度估计算法生成步行轨迹数据的多级密度栅格图像;基于数学形态学细化算子提取道路骨架线;矢量化道路骨架线得到初始路网数据;将初始路网数据与步行轨迹数据进行匹配,去除虚假道路;对初次匹配处理后的初始路网数据进行拓扑优化和交叉口细化得到二维步行路网;将目标区域划分为细粒度的格网;计算格网内的高程估计值;将二维步行路网的节点与对应格网内的高程估计值进行叠加,生成三维步行导航路网地图数据。通过本发明的方案,提高了行人导航的适应性和精准度。
-
公开(公告)号:CN117349688B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311636437.X
申请日:2023-12-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/23213
Abstract: 本申请适用于轨迹聚类技术领域,提供了一种基于峰值轨迹的轨迹聚类方法、装置、设备及介质。该轨迹聚类方法包括:获取轨迹的距离分布特征曲线,并确定轨迹的k邻域;获取每个k邻域中的峰值轨迹,并将峰值轨迹作为轨迹簇;将仅在峰值k邻域中的所有轨迹分配到轨迹簇中;对于同时在多个峰值k邻域中的重叠轨迹,基于重叠轨迹与重叠轨迹所在的每个峰值k邻域之间的距离,对重叠轨迹进行分配;对于不在任何峰值k邻域内的单独轨迹,根据单独轨迹与每个轨迹簇之间的距离,将单独轨迹分配给轨迹簇或标记为噪声;将轨迹簇和其他轨迹簇进行合并,得到轨迹聚类结果。本申请的轨迹聚类方法能够很好地应用于复杂场景的轨迹聚类。
-
公开(公告)号:CN116663279A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310600163.2
申请日:2023-05-25
Applicant: 中南大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F30/20 , G06T7/246 , G06T17/05 , G06F111/04
Abstract: 本公开实施例中提供了一种移动目标行为模式轨迹模拟仿真方法,属于数据处理技术领域,具体包括:获取目标区域内的地理信息数据;基于地理信息数据生成地理场景环境地图;设置移动目标运动行为模式的类型并据此设置模拟轨迹数据的基本参数;设置移动目标指定运动行为模式特征并据此设置轨迹生成规则约束;基于基本参数和轨迹生成规则约束采用A*算法模拟生成不同移动目标行为模式对应的初始模拟轨迹数据;对初始模拟轨迹数据添加轨迹采样的位置噪声和时间噪声;得到在地理场景环境地图内移动目标运动行为模式对应的多条目标模拟轨迹数据并将其进行可视化与存储。通过本公开的方案,提高了轨迹数据仿真的适应性和自动性。
-
公开(公告)号:CN117349688A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311636437.X
申请日:2023-12-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/23213
Abstract: 本申请适用于轨迹聚类技术领域,提供了一种基于峰值轨迹的轨迹聚类方法、装置、设备及介质。该轨迹聚类方法包括:获取轨迹的距离分布特征曲线,并确定轨迹的k邻域;获取每个k邻域中的峰值轨迹,并将峰值轨迹作为轨迹簇;将仅在峰值k邻域中的所有轨迹分配到轨迹簇中;对于同时在多个峰值k邻域中的重叠轨迹,基于重叠轨迹与重叠轨迹所在的每个峰值k邻域之间的距离,对重叠轨迹进行分配;对于不在任何峰值k邻域内的单独轨迹,根据单独轨迹与每个轨迹簇之间的距离,将单独轨迹分配给轨迹簇或标记为噪声;将轨迹簇和其他轨迹簇进行合并,得到轨迹聚类结果。本申请的轨迹聚类方法能够很好地应用于复杂场景的轨迹聚类。
-
公开(公告)号:CN117191004A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311461668.1
申请日:2023-11-06
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明实施例中提供了一种融合众源轨迹数据的户外三维步行导航路网地图生成方法,属于导航技术领域,具体包括:获取目标区域内的行人户外步行轨迹数据;利用核密度估计算法生成步行轨迹数据的多级密度栅格图像;基于数学形态学细化算子提取道路骨架线;矢量化道路骨架线得到初始路网数据;将初始路网数据与步行轨迹数据进行匹配,去除虚假道路;对初次匹配处理后的初始路网数据进行拓扑优化和交叉口细化得到二维步行路网;将目标区域划分为细粒度的格网;计算格网内的高程估计值;将二维步行路网的节点与对应格网内的高程估计值进行叠加,生成三维步行导航路网地图数据。通过本发明的方案,提高了行人导航的适应性和精准度。
-
-
-
-