[发明专利]一种矢量道路数据变化信息识别与提取方法和装置

权利要求书

1.一种矢量道路数据变化信息识别与提取方法，其特征在于，包括：

S1、确定源匹配集、以及目标匹配集，其中，源匹配集和目标匹配集中均包括多条道路网数据；

S2、将源匹配集中包括各项道路网数据作为匹配对象，并利用空间格网索引技术和近似缓冲区叠加算法，从目标匹配集中筛选出与匹配对象相对应的被匹配对象；

S3、确定相似性度量指标，相似性度量指标包括长度、角度以及空间距离中的至少一种几何指标；

S4、基于相似性度量指标，结合几何特征相似度、以及空间场景结构相似度度量方式，确定匹配对象与被匹配对象之间的匹配关系。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤S1中，确定源匹配集、以及目标匹配集，包括：

S11、获取道路网数据源；道路网数据源包括用于确定源匹配集的第一数据源、以及用于确定目标匹配集的第二数据源；

S12、根据预设的预处理方式，分别对第一数据源和第二数据源进行处理，以将第一数据源转化为相应的源匹配集，以及将第二数据源转化为相应的目标匹配集；预处理方式包括等距离插值加密操作、道路stroke迭代连接操作以及数据的空间索引建立操作中的至少一种。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤S4中，基于相似性度量指标，结合几何特征相似度、以及空间场景结构相似度度量方式，确定匹配对象与被匹配对象之间的匹配关系，包括：

S41、将匹配对象与被匹配对象进行初匹配，且，初匹配过程中，基于相似性度量指标，计算匹配对象与被匹配对象之间的几何特征相似度；

S42、基于计算得到的几何特征相似度，从各个匹配对中，筛选出几何特征不匹配的特征不匹配对；

S43、对特征不匹配对中包括的目标匹配对象、以及目标被匹配对象，进行再次匹配，且，再次匹配过程中，进行空间场景结构相似度的计算；

S44、基于得到的空间场景结构相似度，确定目标匹配对象、以及目标被匹配对象之间的匹配关系。

4.根据权利要求3的方法，其特征在于，步骤S41中，基于相似性度量指标，计算匹配对象与被匹配对象之间的几何特征相似度，包括：

S411、通过下述的公式(1)，计算匹配对象与被匹配对象之间的空间距离：

其中，MHD(p_A,p_B)为求得的空间距离；h(p_A,p_B)表示点集合p_A中任意一点到点集合p_B相连的欧式距离最小值的之和的平均值；h(p_B,p_A)表示点集合p_B中任意一点到点集合p_A相连的欧式距离最小值的之和的平均值；||p_ai-p_bj||为点p_ai到点p_bj的欧氏距离；p_ai为包含在点集合p_A中的一个目标点，p_bj为包含在点集合p_B中的一个目标点；

S412、根据下述的公式(2)，计算匹配对象与被匹配对象之间的几何特征相似度：

其中，s₁表示匹配对象，s₂表示被匹配对象；ω₁、ω₂和ω₃表示权重参数，且均为正数，ω₁+ω₂+ω₃＝1；LR(s₁,s₂)表示s₁与s₂之间的长度比值；AT表示预设的夹角阈值，A(s₁,s₂)表示s₁与s₂之间的夹角；HT表示预设的距离阈值，H(s₁,s₂)表示基于公式(1)求得的空间距离；SI(s₁,s₂)表示所得的几何特征相似度。