[发明专利]一种基于平行系数的道路网结构识别方法

说明书

本发明实施例中提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：采集目标区域的初始道路网数据；对初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；根据目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；根据Hausdorff距离序列和平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；对非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。通过本发明的方案，协同、综合地提取道路网中各类结构，基于道路网的拓扑连接关系等信息，精准地识别出道路网中多线主干道、复杂交叉路口和双向道路，提高了道路网结构识别的适应性、协同性和识别效率。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于平行系数的道路网结构识别方法。

背景技术

道路网数据是一种重要的基础地理信息数据，肩负着城市交通的重任，为智能化导航、路径精准规划、地图综合等研究提供数据支撑。随着城市化进程的不断加快，城市道路网也不断更新、扩张。因此，道路网的建模也需要及时跟进，主要包括选取道路网和简化局部结构两个方面，而识别、化简道路网中局部结构是近年来路网综合的研究热点。

目前，道路网中局部结构识别的研究包括多线主干道、复杂道路交叉口等结构的识别。多线主干道是城市道路网的主要组成部分，为城市的交通命脉，现有关于其提取识别的研究较多，在缺乏准确、完备、全面的道路属性信息的情况下，大部分是通过道路的基本拓扑连接属性，从而导致主干道识别不够精准。复杂交叉路口是城市道路网的重要结构，为城市交通的中心枢纽，现有关于复杂交叉路口的识别主要集中于基于轨迹数据辅助的提取方法，通过轨迹数据的分布情况来发现交叉口，但是对样本质量依赖性高，提取不同复杂程度的交叉口效果不够理想，且算法复杂、效率较低。

可见，亟需一种能协同、综合识别道路网结构的基于平行系数的道路网结构识别方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于平行系数的道路网结构识别方法，至少部分解决现有技术中存在识别适应性、协同性和识别效率较差的问题。

本发明实施例提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，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；

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。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述初始道路网数据为线段的shp类型数据。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，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。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，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。