[发明专利]一种结合车辆轨迹和遥感图像的路网提取方法

摘要

本发明公开了一种结合车辆轨迹和遥感图像的路网提取方法，本发明首先获取车辆轨迹数据和高清遥感图像，然后利用车辆轨迹数据生成初级道路网络，并利用卷积神经网络识别高清遥感图像中的道路区域，将构建的初级道路网络绘制成图像，再将该图像与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。本发明生成的道路网络具有覆盖广、精度高、更新速度快等特点。

主权项

1.一种结合车辆轨迹和遥感图像的路网提取方法，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、随机扣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。