[發明專利]一種基于統計聚類的軌跡數據中道路交叉口位置識別方法

有效

• 申請號: 201911135825.3
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110909788B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 鄧敏;張建國;鄭旭東;唐建波;劉慧敏;陳雪瑩;黃金彩;張華劍;姚勁;張幼英;蘆春霞;石巖;劉寶舉
• 申請（專利權）人: 湖南博通信息股份有限公司;中南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01S19/42
• 代理公司: 長沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 黃藝平

本發明提供一種基于統計聚類的軌跡數據中道路交叉口位置識別方法，包括軌跡數據坐標投影轉換、軌跡數據化簡處理；針對化簡后軌跡數據，采用多核并行計算方式，根據采樣點轉向變化識別道路交叉口區域內的采樣點，構成轉向采樣點集合；以轉向采樣點集合為輸入，利用自適應統計聚類算法進行自動劃分聚類，將不同位置的道路交叉口進行剝離；最后，針對每個轉向采樣點聚類，通過最小外接圓擬合算法計算覆蓋該聚類的最小外接圓的中心位置和半徑，以最小外接圓的中心和半徑表示該道路交叉口的中心位置和區域范圍。

技術領域

本發明涉及計算機視覺和軌跡數據處理的交叉領域，尤其涉及一種基于統計聚類的軌跡數據中道路交叉口位置識別方法。

背景技術

道路網地圖是一種重要的基礎地理信息數據，也是交通出行、路徑規劃等應用所依賴的重要數據源。隨著城市建設的快速發展，城市道路網也時刻發生著更新和變化。目前常用的地圖數據更新技術和方法(如野外測繪制圖、遙感數據制圖等)在應用于道路網數據更新中都面臨著數據更新周期長、成本高等問題，因而如何獲得更新及時的道路網地圖數據仍然是當前需要解決的一個難題。隨著全球定位系統(Global Poisoning System,GPS)的廣泛應用，越來越多的車輛(如出租車、公交車等)安裝GPS定位設備，可以實時采集車輛的位置、速度、行駛方向和數據采集時間等信息，形成了海量的GPS車輛軌跡數據。這些車輛軌跡數據記錄了車輛在道路網中的運行狀態，同時也蘊含了豐富的道路網信息(如道路網的幾何結構、道路轉向等信息)，為道路網的實時制圖與更新提供了可能。

許多學者對基于車輛軌跡數據提取道路網進行了研究，并提出了許多成熟算法，如唐爐亮等(2015)、Huang等(2018)。道路交叉口是道路網的重要組成部分，也是交通導航、路徑規劃應用中需要考慮的重要結點。現有基于車輛軌跡數據的道路網提取方法大多將道路交叉口視為一個簡單的結點，而對于交叉口的內部幾何結構和拓撲連接關系都沒有進行精細建模，無法滿足用戶在交叉口位置處的精細路徑規劃應用需求。為了對道路交叉口進行精細建模，一些學者提取交叉口位置處的軌跡數據通過曲線擬合生成道路交叉口地圖，如Wang等(2015)、Deng等(2018)。其中，軌跡數據中道路交叉口位置和范圍識別是構建道路交叉口精細模型需要首先解決的一個關鍵問題。為了從軌跡數據中識別道路交叉口位置，一些學者進行了探索和嘗試。如Fathi和krumm(2010)首先定義了一種形狀描述子來度量軌跡采樣點的特征，進而以這些特征為輸入，通過Adaboost算法來訓練分類器以識別道路交叉口的位置。但是該方法需要先構建大量的訓練樣本，且該方法針對海量軌跡采樣點都計算其多維特征因而計算量較大，算法結果對樣本質量依賴性強而難以廣泛推廣。Mariescu-Istodor和(2018)提出了一種類似的道路交叉口探測器，采用一定大小的圓環來統計落入圓環內的軌跡點分布特征以識別道路交叉口的位置。Liu等(2013)針對車道級道路網地圖生產，提出一種擴展的道路交叉口模型，并利用高精度的軌跡數據構建交叉口內部細節幾何結構和拓撲關系。該道路交叉口細節構建方法需要先確定道路交叉口的位置和范圍。Wang等(2015)采用空間自相關局部統計量——G指數來探測道路交叉口的位置，首先從軌跡數據中提取轉向變化較大的軌跡點，進而以角度變化為該軌跡點的非空間屬性，采用G指數識別轉向變化的熱點區域為道路交叉口。基于G指數的道路交叉口識別方法雖然可以識別轉向變化的熱點區域(即轉向變化較大的軌跡點)，但是G指數不能直接將這些離散的軌跡點進行聚類以剝離出不同的道路交叉口，因此該類方法還需要進一步依賴聚類算法來實現對軌跡點聚類。該類方法大多需要設置G指數的閾值以及聚類參數，針對不同軌跡數據，算法的適應性不強。唐爐亮等(2017)針對現有道路交叉口識別方法的局限性，提出一種基于轉向點對聚類的道路交叉口識別方法，并用于構建交叉口的細節結構。該方法通過局部轉向點對的連通性聚類識別交叉口的位置和范圍，需要輸入鄰域半徑參數確定轉向點對的空間鄰近關系，對于不同密度的軌跡點數據，聚類參數設置較難以自動估算。