[发明专利]一种基于平行系数的道路网结构识别方法

权利要求书

1.一种基于平行系数的道路网结构识别方法，其特征在于，包括：

步骤1，采集目标区域的初始道路网数据；

步骤2，对所述初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；

步骤3，根据所述目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与所述平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；

所述步骤3具体包括：

Hausdorff距离用于度量两个子集间的距离，是集合中任意一个点到另一个集合中最近点的距离最大值；相应地，两条道路间的Hausdorff距离是一条道路上的任意一个点到另一条道路最近点的最大距离，两条道路间较短Hausdorff距离是长度较短的道路上任意一点到另外一条道路最近点的最大距离，两道路A、B间的较短Hausdorff距离计算为：

其中，表示组成道路A的点集，共i个点组成；表示组成道路B的点集，共j个点组成；表示道路A到道路B的Hausdorff距离，同理，表示道路B到道路A的Hausdorff距离，length()表示道路的长度，M_HDAB为较短Hausdorff距离；

基于Hausdorff距离和较短Hausdorff距离的计算理论，计算某条道路和包含多条道路的候选平行道路组间的Hausdorff距离序列，是道路到每条候选平行道路的较短Hausdorff距离组成的序列，道路与每条候选平行道路间的较短Hausdorff距离序列计算为：

其中，为道路到第一条候选平行道路的较短Hausdorff距离，为道路到第i条候选平行道路的较短Hausdorff距离，共i条候选平行道路，M_HDSAB为道路与i条候选平行道路间依次对应的较短Hausdorff距离序列；

计算道路与平行道路组的平行系数序列，两道路A、B间的平行系数计算为：

(4)

其中，表示组成道路A的点集，共i个点组成；表示组成道路B的点集，共j个点组成；为道路A上的每个点到道路B上的点的最小距离，为道路A中每个点到道路B最小距离的平均值，为道路B上每个点到道路A上的点的最小距离，为道路B中每个点到道路A最小距离的平均值，length()表示某道路的长度；

基于两道路间平行系数的计算理论，计算某条道路和包含多条道路的候选平行道路组间的平行系数序列，是道路到每条候选平行道路的平行系数组成的序列，道路与每条候选平行道路间的平行系数序列计算为：

其中，为道路到第一条候选平行道路的平行系数，为道路到第i条候选平行道路的平行系数，PSAB为道路与i条候选平行道路间依次对应的平行系数序列；

步骤4，根据所述Hausdorff距离序列和所述平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；

步骤5，对所述非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述初始道路网数据为线段的shp类型数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述步骤2具体包括：

步骤2.1，将所述初始道路网数据与真实的实景道路数据进行对比，根据所述初始道路网中包含的确定的属性进行道路筛选；

步骤2.2，对筛选后的初始道路网数据道路网进行拓扑检查和修正；

步骤2.3，对拓扑检查并修正后的初始道路网数据进行等长打断，得到目标道路网数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于,所述步骤2.2具体包括：

步骤2.2.1，根据筛选后的初始道路网数据建立拓扑关系，并添加拓扑规则；

步骤2.2.2，进行拓扑验证，找出所有的拓扑错误；

步骤2.2.3，根据现实中的道路连通情况，对道路的拓扑错误进行修改，完成道路网拓扑检查与修正。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于,步骤2.3具体包括：

步骤2.3.1，获取拓扑检查并修正后的初始道路网数据每条道路的起点；

步骤2.3.2，按照指定长度对道路进行迭代打断，直到道路长度小于指定长度，迭代终止，完成道路网指定长度打断处理。