一种基于低速特征和聚类算法的交叉口提取方法

    公开(公告)号:CN116401590A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310260876.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本发明提供了一种基于低速特征和聚类算法的交叉口提取方法,包括以下步骤:读入轨迹数据;提取轨迹中的转向对,定义两个连续的GPS定位点为转向对,并提取对应的转弯点,得到转弯点集合;筛选出平峰时段所有车辆轨迹的低速点;根据每一转弯点周围的低速点数量,剔除或保留该转弯点,得到筛选后的转弯点数据集;采用基于局部连通性的聚类算法,对筛选后的转弯点数据集进行分类提取类簇中心,得到交叉口;本发明提出的方法考虑了车辆在经过交叉口时的低速特征,根据车辆的航向变化提取出转弯点,根据低速点数目对转弯点进行剔除,聚类后得到交叉口信息,精确率高。

    基于引力聚合算法的道路中心线提取方法

    公开(公告)号:CN116415134A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310260873.5

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本发明提出一种基于引力聚合算法的道路中心线提取方法。涉及交通大数据应用领域。所述的道路中心线提取方法包括读入轨迹数据,计算每个轨迹点的相似点集合;对于每个轨迹点,使用引力聚合算法计算其在相似点作用下的偏移量和偏移后坐标;更新所有轨迹点的坐标,并计算所有轨迹点的平均偏移量,重复使用引力聚合算法更新轨迹点的坐标,直至满足阈值条件,算法结束。通过本发明,可以降低传统测绘需要大量的人力物力而产生的成本,利用由无处不在的车辆搭载的定位设备产生的轨迹数据,精确地提取城市的道路中心线。相较于其他其它的引力聚合算法,本算法引入了质量权重,弱化了离群点的引力,具有收敛速度快、算法效果好的优点。

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