[发明专利]一种结合车辆轨迹和遥感图像的路网提取方法

权利要求书

1.一种基于车辆轨迹数据和高清遥感图像的道路网络生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取车辆轨迹数据和高清遥感图像；

(2)利用车辆轨迹数据生成初级道路网络，该步骤包括以下子步骤：

(2.1)数据预处理：包括车辆轨迹数据缺失的判断与处理、噪音点的判断预处理以及停留点的判断与处理；

(2.2)代表点提取：从车辆轨迹数据中提取代表点，代表点保存了车辆轨迹数据中的位置信息，每个代表点表示附近采样点的平均位置；

(2.3)连接线段提取：从车辆轨迹数据中提取连接线段，连接线段保存了车辆轨迹数据中的时序信息，连接线段用于建立代表点之间的连接关系；

(2.4)道路网络生成：利用Delaunay三角网和Dijkstra算法对连接线段进行插值，构建初级道路网络；

(3)利用卷积神经网络识别高清遥感图像中的道路区域，该步骤包括以下子步骤：

(3.1)从步骤(2.4)构建的初级道路网络中挑选道路网络片段，结合高清遥感图像，构造训练数据集；通过水平翻转、随机抽取以及旋转操作扩充训练数据集；

(3.2)构建一个用于识别高清遥感图像中的道路区域的卷积神经网络，并使用步骤(3.1)扩充的训练数据集训练该卷积神经网络，得到一个具有区域特色的卷积神经网络模型；

(3.3)使用步骤(3.2)获得的卷积神经网络模型，结合滑动窗口算法对高清遥感图像中的道路区域进行识别；

(4)将步骤(2.4)构建的初级道路网络绘制成图像，再将该图像与步骤(3.3)识别出的道路区域叠加，最后利用骨架提取算法提取出叠加图形中的骨架作为道路网络；

所述步骤(2.4)中利用Delaunay三角网和Dijkstra算法对连接线段进行插值，构建初级道路网络，首先使用步骤(2.2)中的代表点构建Delaunay三角网，然后使用Dijkstra算法搜索步骤(2.3)中的连接线段两端的代表点之间的最短路径，该最短路径就是连接线段的插值结果，此时两个代表点之间的距离为两个代表点之间的欧式距离的α次方。

2.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹数据和高清遥感图像的道路网络生成方法，其特征在于：所述步骤(2.2)中代表点用于表示半径为r米的圆内的n个位置采样点{p₁，p₂，…，p_n}的平均位置，该代表点表示为其中r为代表点表示半径，n为代表点表示的位置采样点的数量，p₁，p₂，…，p_n为n个位置采样点，为该代表点的位置，t是最后一个更新该代表点位置的位置采样点的时间，即t＝max(t₁，t₂，…，t_n)，t₁，t₂，…，t_n是n个位置采样点的采样时间。

3.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹数据和高清遥感图像的道路网络生成方法，其特征在于：所述步骤(2.3)中连接线段是指连接两个代表点a，b之间的线段，表示为L＝{a，b，n}，其中a，b表示被连接线段连接的两个代表点，n表示该连接线段出现的次数。

4.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹数据和高清遥感图像的道路网络生成方法，其特征在于：所述步骤(3.2)中卷积神经网络的识别区域大小设置为30×30像素，而传入卷积神经网络识别的图像大小为250×250像素，识别区域在传入图像的正中心，识别区域周围的图像作为上下文特征辅助识别。