[发明专利]一种路段类型推测方法

说明书

本发明公开了一种路段类型推测方法，包括：采集多辆汽车在待推测路段上行驶的历史轨迹数据，并对所述历史轨迹数据进行统计，从而获取所述待推测路段的统计特征；从所述待推测路段所在的道路网络的拓扑结构数据中，提取所述待推测路段的拓扑特征；将所述待推测路段的所述统计特征和所述拓扑特征合并，得到所述待推测路段的伪特征矢量；根据待推测路段的伪特征矢量建立逻辑回归模型，得到所述待推测路段的第一初步推测类型。本发明推测精确性更高，使用更灵活。

技术领域

本发明涉及众包地图数据处理领域，尤其涉及一种路段类型推测方法。

背景技术

近几年，众包地图服务已经成为公共商业地图服务提供商(例如谷歌地图)的一个有力的竞争者。不同于由小数量的专业人员通过遥感影像和测量数据生成的商业地图服务，众包地图是由成千上万的注册用户维护的，这些用户通过精密的地图编辑器不断地创建和更新地图，例如增加、删除和修改道路。因此众包地图服务比现有的商业地图服务更符合当今地图服务变化趋势。例如，据报道，世界最大的众包地图项目开放街道地图(OpenStreet Map，OSM)，相比其他所有的数据集，可以提供更丰富和更及时的地图更新数据。

与其他众包应用相似，众包地图服务依赖于众多用户的贡献，但是这些贡献是易于出错的，而且有严重的一致性问题。其主要的原因是地图的主题(例如，道路和地区)通常是很复杂的，这样会导致制作既特征丰富又容易使用的地图编辑器很难。为了解决这个问题，现有技术提出了一个名字为CrowdAtlas的地图更新系统，用于通过大量的历史车辆轨迹探测地图的改变。CrowdAtlas可以从轨迹中自动的生成新的或已经改变的道路的形状，生成的道路形状作为地图编辑器的推荐，用户可以直接使用生成的道路或者根据经验稍稍调整，从而减少用户绘制道路的耗时。

为了使众包地图的地图数据能够更适用于通用应用(例如导航系统和旅游规划服务)，就不仅需要提供道路网络的拓扑结构和道路形状，还需要提供路段类型(例如，高速干道、主/次干道、住宅区道路等)。其中，通常一条道路包括若干路段，这些路段有可能是不同的类型。另一方面，为减少手动编辑地图的耗时，还需要提供合适的推荐以供用户选择。

现有技术主要是根据大量的车辆历史轨迹生成道路形状，但是还没有解决根据车辆历史轨迹推测路段类型的问题。但是，道路的元数据对于很多基于地图的应用(例如导航系统和旅游规划服务)是非常重要的。典型的道路的元数据包括宽度、速度限制、方向限制和进入限制。这些元数据可以通过路段的类型有效地反应出来。例如：高速干道比次级干道的速度限制更高；高速干道或主干道通常是双向道路，但是住宅区道路很可能是单向道。因此，为了提高众包地图服务的质量，用户不仅需要提供道路形状，还需要提供路段类型。那么，为更进一步减少用户更新众包地图的耗时，就需要使道路类型的分类过程自动化。另外，虽然道路类型有可能直接从道路网络拓扑结构推测出来，例如，有相同方向的路段也许有相同的类型。但是，这种推测通常不是很精确。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种路段类型推测方法，其精确性更高。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种路段类型推测方法，包括：

采集多辆汽车在待推测路段上行驶的历史轨迹数据，并对所述历史轨迹数据进行统计，从而获取所述待推测路段的统计特征；

从所述待推测路段所在的道路网络的拓扑结构数据中，提取所述待推测路段的拓扑特征；

将所述待推测路段的所述统计特征和所述拓扑特征合并，得到所述待推测路段的伪特征矢量；

根据待推测路段的伪特征矢量建立逻辑回归模型，得到所述待推测路段的第一初步推测类型。

进一步的，在根据所述待推测路段的伪特征建立逻辑回归模型，得到所述待推测路段的第一初步推测类型之后，还包括：