基于众源轨迹数据的道路中心线提取

杨 伟,艾 廷 华

(武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079)

基于众源轨迹数据的道路中心线提取

杨 伟,艾 廷 华*

(武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079)

从众源轨迹数据中提取道路几何数据相对于传统的道路数据获取方法具有低成本、高现势性的优点。然而，由于轨迹数据采样稀疏、数据量大、高噪音等特征使得道路中心线提取仍显困难。针对该问题，提出一种基于约束Delaunay三角网的道路中心线提取方法。首先对预处理后的车辆轨迹线构建约束Delaunay三角网，根据整体长边约束准则删除长边以提取道路面域多边形；然后对道路面多边形二次构建Delaunay三角网，提取道路中心线。利用北京市一天时间的出租车轨迹数据进行算法实验，将实验结果与栅格化方法结果进行定性定量地评价分析。结果表明该方法提取的道路中心线数据在几何、拓扑精度方面比栅格化方法提高约10%以上。另外，以复杂环形道路为例，证明了该方法比栅格化方法更适合于复杂道路结构、较大密度差异的轨迹数据。因此，该方法不仅适合大数据处理、结果精度高,且算法成熟、易于实现。

众源轨迹数据；道路提取；道路中心线；Delaunay三角网

0 引言

道路地图数据是国家基础地理信息、智能交通的重要组成部分，在智慧城市建设、车辆智能导航、网络地图服务、地图数据更新等方面起着关键作用。然而，传统的道路网数据获取主要是专业测绘部门的实地测量、遥感影像的矢量化制图两种方式,不仅技术、成本要求高，且数据获取周期长、数据处理与维护工作量大，难以满足当前人们对路网数据高实时性、低成本的要求。……