一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置

本发明属于公路运营管理，涉及一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置。

背景技术：

1、

2、在传统的道路线形获取工作中，常常由测绘单位或者专业生产单位进行，采用遥感识别以及人工测绘两种方式，这需要较长的时间而且需要耗费大量的人力和资源。

3、且已有相关研究往往对全部数据进行统一的聚类处理，而忽略了由车流量不同而导致的定位数据密度空间分布的差异。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置，以解决现有技术中通过遥感图像进行道路平面曲线识别时效性低、成本高的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、本发明提供了一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，包括：

4、s1:对运行车辆的北斗定位数据进行清洗，得到清洗后的北斗定位数据；

5、s2:根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量；

6、s3:对每个栅格区域内的北斗定位数据点进行聚类，得到所有道路特征点；

7、s4:根据所述道路特征点，通过扇形迭代搜索得到初始道路中心线；

8、s5:基于滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则对初始道路中心线进行道路线元划分，确定最终道路中心线。

9、可选地，s1:对运行车辆的北斗定位数据进行清洗，得到清洗后的北斗定位数据包括：

10、筛除同一车辆相邻时间两点之间距离超过相对位移的距离阈值的北斗定位数据，得到剩余北斗定位数据；

11、根据空间上重叠的规则，筛除剩余北斗定位数据中冗余停车数据，得到清洗后的北斗定位数据。

12、可选地，s2:根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量包括：

13、将清洗后的北斗定位数据从wgs1984地理坐标系转化为对应经度带的wgs1984utm投影坐标系中，得到坐标转换的北斗定位数据；

14、将坐标转换的北斗定位数据映射道对应的栅格中，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量。

15、可选地，采用聚类函数对不同栅格区域进行动态参数聚类，得到道路特征点。

16、可选地，根据所有道路特征点确定初始道路中心线包括：

17、从道路特征点中确定道路初始特征点pi、初始前进方向角a0，通过调整搜索方向角和步长距离阈值，搜索下一个道路特征点pi+1，如在迭代结束后依旧搜索不到特征点，则确定pi为道路终止点；

18、连接道路初始特征点pi，道路特征点pi+1，将两点连线角度作为pi+1的前进方向角，并迭代直到确定道路终点，最终得到初始道路中心线。

19、可选地，基于滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则对初始道路中心线进行道路线元划分，确定最终道路中心线包括：

20、对道路中心线重新进行采样，获得等长线元并标记多个中心点；

21、采用最小二乘法拟合每个中心点对应的线元曲率，获得所有线元曲率；

22、根据道路平面线形模型，计算所有线元曲率的平均曲率与标准差；

23、根据平均曲率与标准差，通过滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则，对所有线元的类型进行判断，确定最终道路中心线。

24、可选地，滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则的标准差阈值q的计算方式如下：

25、

26、其中rmax为圆曲线最大半径，ls为缓和曲线最小长度，lrp为重采样后线元长度。

27、可选地，滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则的曲率阈值p的计算方法如下：

28、p＝1/rmax

29、其中rmax为圆曲线最大半径。

30、本发明还提供了一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取装置，包括：

31、数据清洗模块，用于对运行车辆的北斗定位数据进行清洗，得到清洗后的北斗定位数据；

32、空间重构模块，用于根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量；

33、聚类模块，用于对每个栅格区域内的北斗定位数据点进行聚类，得到所有道路特征点；

34、扇形搜索模块，用于根据所述所有道路特征点确定初始道路中心线；

35、输出模块，用于基于滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则对初始道路中心线进行道路线元划分，确定最终道路中心线。

36、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任一项所述一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法的步骤。

37、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法的步骤。

38、本发明的有益效果是：

39、首先本发明提出的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置，考虑了定位数据密度空间分布差异性，对定位数据区域进行栅格划分，以栅格为最小运算单元，依据定位数据密度特征对不同空间位置的聚类参数进行动态调整，并提出了“曲率滚动空间窗标准差-均值”的联合判断规则，最终实现了对平面线形参数的识别。

40、其次，本发明采用的北斗定位数据具有资源量大、覆盖范围广、时效性强和采集成本低的特点，能实现快速、广泛的道路更新以及道路平面线形提取，可以为安全评价提供定量依据。

技术特征：

1.一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，s1:对运行车辆的北斗定位数据进行清洗，得到清洗后的北斗定位数据包括：

3.如权利要求1所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，s2:根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量包括：

4.如权利要求1所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，采用聚类函数对不同栅格区域进行动态参数聚类，得到道路特征点。

5.如权利要求1所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，根据所述所有道路特征点确定初始道路中心线包括：

6.如权利要求1所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，基于滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则对所述初始道路中心线进行道路线元划分，确定最终道路中心线包括：

7.如权利要求6所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，所述滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则的标准差阈值q的计算方式如下：

8.如权利要求6所述的一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法，其特征在于，所述滚动空间窗的标准差-均值联合判断规则的曲率阈值p的计算方法如下：

9.一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法的步骤。

技术总结本发明公开了一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置，该方法包括：S1:对运行车辆的北斗定位数据进行清洗，得到清洗后的北斗定位数据；S2:根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域，并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量；S3:对每个栅格区域内的北斗定位数据点进行聚类，得到所有道路特征点；S4:根据所述所有道路特征点，通过扇形迭代搜索得到确定初始道路中心线；S5:基于滚动空间窗的标准差‑均值联合判断规则对初始道路中心线进行道路线元划分，确定最终道路中心线。以解决现有技术中通过遥感图像进行道路平面曲线识别时效性低、成本高的技术问题。技术研发人员：程小云,钟子睿,张龙龙,夏爽,赵萌受保护的技术使用者：长安大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17