顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法_刘闯
基于节点相似性的二阶链路预测方法
第 23卷第 1期2024年 1月Vol.23 No.1Jan.2024软件导刊Software Guide基于节点相似性的二阶链路预测方法刘臣,王嘉宾(上海理工大学管理学院,上海 200093)摘要:复杂网络中基于节点相似性的链路预测算法通常根据两个节点之间的相似度,预测节点对之间是否存在链路。
提出基于节点相似性的二阶链路预测方法,判别节点对之间是否存在未连接的节点,并补全节点对之间的二阶链路。
同时,提出二阶链路预测指标,计算已知节点与其他并不存在链路的节点之间的相似性,并构建二阶可达网络保留原始网络中的二阶链路信息。
实验结果表明,该方法能够在真实的网络数据中找到节点对之间的缺失节点,并补全可能存在的二阶链路。
不同的链路预测指标在4个不同网络中的性能表现有所不同,所有实验中的最佳精确率达83.7%。
关键词:复杂网络;二阶链路预测;可达网络;相似性指标;公共近邻DOI:10.11907/rjdk.222457开放科学(资源服务)标识码(OSID):中图分类号:TP391;O157.5 文献标识码:A文章编号:1672-7800(2024)001-0097-06Second-order Link Prediction Method Based on Node SimilarityLIU Chen, WANG Jiabin(Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)Abstract:Link prediction algorithm based on node similarity usually predicts whether there is a link between node pairs according to the simi⁃larity between two nodes. A second-order link prediction method is proposed to determine if there is an unconnected node between node pairs,and then complete the second-order links between node pairs. The second-order link prediction index is used to calculate the similarity be⁃tween known nodes and other nodes that do not have links, and the second-order reachable network is constructed to retain the second-order links in the original network. The experimental results show that the missing nodes between node pairs can be identified in real network data and their second-order links can be completed. The performance of different link prediction indices varies across four different networks, and the best precision rate reaches 83.7% in all experiments.Key Words:complex network; second-order link prediction; reachable network; similarity index; common neighbor0 引言现实世界中的很多复杂系统,如社交关系、交通运输、生物系统、信息系统等,都可以建模为网络。
基于配电网等效解耦的配电网故障定位算法
基于配电网等效解耦的配电网故障定位算法李奔;吴强【摘要】分布式发电(DG)接入配电网后,配电系统网络由单电源辐射状变成了含分布式电源供电的多电源复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用.提出了一种基于配电网拓扑结构等效解耦的新型故障区段定位算法,首先基于配电网拓扑分析的邻接矩阵D,将配电网等效解耦为数个树干网的组合.然后对单个树干网,根据馈线终端设备(FTU)过流信息构成故障矩阵,利用新型的故障区段定位方法,进行故障区段的准确定位.算法基于配电网拓扑结构的等效解耦,不仅能够定位含DG配电网的单一故障,也能定位多重故障.同时解耦后的树干网,矩阵定位算法阶数明显降低,算法简单.通过对算法的算例分析,验证了算法的有效性.【期刊名称】《电气自动化》【年(卷),期】2019(041)003【总页数】4页(P70-72,77)【关键词】分布式发电;配电网;等效解耦;故障定位;矩阵算法【作者】李奔;吴强【作者单位】国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司,湖北鄂州 436000;国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司,湖北鄂州 436000【正文语种】中文【中图分类】TM740 引言长期以来,国内外学者围绕着传统配电网故障区段定位的矩阵算法开展了大量的研究[1-4]。
文献[5]65在馈线终端单元(FTU)装置中设置0,1,-1三种工作模式,提出了配电网故障定位的通用矩阵算法,适用于单电源单一故障、多电源复杂网络多重故障及线路末端故障判断的情况,而且算法简单。
随着新能源发电技术的发展,分布式电源(DG)大量接入配电网中,给配电网带来了许多不利影响[6]。
其中一点,使传统的辐射状配电网逐步发展成一个复杂的多电源网络,潮流方向不再是固定不变的[7]。
文献[5]65介绍的配电网故障定位通用矩阵算法对此情况下的多电源网络将不再适用。
针对含DG配电网故障区段定位问题,文献[8]提出了基于搜索树结构的综合电流故障区段定位算法,但是该算法只能定位含DG配电网发生单一故障,对于多重故障不能准确定位。
路网规划中的道路纠偏及轨迹匹配方法
路网规划中的道路纠偏及轨迹匹配方法在路网规划的过程中,道路纠偏及轨迹匹配方法是一个重要的环节。
道路纠偏是指将采集到的待纠偏轨迹点根据实际道路网络进行修正,从而得到准确的轨迹路径。
轨迹匹配方法是指将已纠偏的轨迹路径与道路网络中的道路进行匹配,以确定车辆经过的道路及行驶的轨迹。
本文将探讨道路纠偏及轨迹匹配方法的相关内容。
首先,道路纠偏是路网规划的重要一环。
在实际采集的轨迹数据中,由于多种原因,如GPS定位误差、遮挡等,轨迹点的位置会存在一定的偏差。
因此,需要对轨迹点进行纠偏,使其能够更加准确地反映车辆的实际行驶路径。
常用的道路纠偏方法包括线性插值法、速度约束法和贝叶斯方法等。
线性插值法是一种简单且广泛应用的道路纠偏方法。
它基于轨迹点之间的连续性,将原始轨迹点与道路网中的道路进行连线,然后根据车辆行驶方向和速度进行插值,从而得到纠偏后的轨迹路径。
速度约束法则是基于车辆行驶速度的约束条件,对轨迹点进行补偿和修正。
通过考虑车辆行驶速度的变化,可以更加准确地还原车辆的行驶路径。
贝叶斯方法是一种基于统计学原理的道路纠偏方法。
它通过建立统计模型,将道路纠偏问题转化为概率估计问题,从而通过最大似然或最大后验概率等方法,得到最优的道路纠偏结果。
在道路纠偏完成后,需要将纠偏后的轨迹路径与道路网络进行匹配,以确定车辆经过的道路及行驶的轨迹。
轨迹匹配方法主要包括基于距离的匹配方法和基于拓扑结构的匹配方法。
基于距离的匹配方法是一种常用的轨迹匹配方法。
它通过计算纠偏后的轨迹路径与道路网络中的道路之间的距离,选择最短距离的道路作为车辆的行驶路径。
基于距离的匹配方法简单直观,计算效率高,但对于复杂的道路网络和车辆行驶轨迹并不适用。
基于拓扑结构的匹配方法则是一种更加准确的轨迹匹配方法。
它基于道路网络的拓扑结构,将纠偏后的轨迹路径与道路网络中的节点和边进行匹配。
通过考虑车辆行驶路径与道路网络中的拓扑结构的一致性,可以得到较为准确的轨迹匹配结果。
利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法
利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法
刘 闯, 钱海忠 , 王 骁, 何海威 , 谢丽敏 , 王成舜
信息工程大学地理空间信息学院 , 河南 郑州 4 5 0 0 5 2
A L i n k a e M a t c h i n M e t h o d f o r R o a d a n d H a b i t a t i o n b U s i n U r b a n S k e l e t o n g g y g L i n e N e t w o r k
第4 5卷 第1 2期 0 1 6年1 2月 2
测 绘 学 报
A c t a G e o d a e t i c a e t C a r t o r a h i c a S i n i . 1 2 , D e c e m b e r 2 0 1 6
] : : 引文格式 : 刘闯 , 钱海忠 , 王骁, 等. 利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法[ 测 绘 学 报, J . 2 0 1 6, 4 5( 1 2) 1 4 8 5 1 4 9 4. D O I 1 0. - / 1 1 9 4 7 . AG C S. 2 0 1 6. 2 0 1 6 0 2 2 1. j , , , C h u a n Q I AN H a i z h o n WANG X i a o e t a l . A L i n k a e M a t c h i n M e t h o d f o r R o a d a n d H a b i t a t i o n b U s i n U r b a n L I U g g g g y g , : : / S k e l e t o n L i n e N e t w o r k[ J] .A c t a G e o d a e t i c a e t C a r t o r a h i c a S i n i c a 2 0 1 6, 4 5( 1 2) 1 4 8 5 1 4 9 4. D O I 1 0. 1 1 9 4 7 . AG C S. - g p j 2 0 1 6. 2 0 1 6 0 2 2 1.
面向复杂城市路网的车辆轨迹匹配方法研究
面向复杂城市路网的车辆轨迹匹配方法研究面向复杂城市路网的车辆轨迹匹配方法研究摘要:车辆轨迹匹配是指将车辆在一段时间内的位置数据与路网的路段进行匹配,用于分析车辆行驶路径、交通拥堵状况等。
然而,在复杂的城市路网环境中,由于城市道路结构复杂、交通流量大以及车辆行驶行为多变等因素,车辆轨迹匹配面临着一系列挑战。
本文针对这些挑战,提出了一种面向复杂城市路网的车辆轨迹匹配方法,该方法通过综合考虑轨迹特征、路网拓扑结构和交通流量等因素,能够有效地提高轨迹匹配的准确性和鲁棒性。
一、引言随着城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日益凸显。
车辆轨迹数据作为一种重要的交通大数据,可以为城市交通管理和规划提供关键支持。
车辆轨迹匹配是车辆轨迹数据分析的基础工作,在交通大数据应用中具有重要意义。
然而,面对复杂的城市路网环境,车辆轨迹匹配面临着许多挑战。
首先,城市道路结构复杂,包括交叉口、环岛、高架桥等特殊路段,使得寻找与实际轨迹匹配的路段变得困难。
其次,城市交通流量大,车辆行驶行为多变,可能存在轨迹中断、噪声点等问题,进一步增加了轨迹匹配的难度。
二、相关研究在车辆轨迹匹配领域,研究者们提出了许多方法以应对上述挑战。
其中,最常用的方法是基于最短路径的匹配算法,通过计算车辆轨迹与路网上各路段的最短路径距离来确定匹配关系。
然而,这种方法在处理复杂的城市路网时可能会产生较大误差。
另一类方法是基于拓扑结构的匹配算法,这类方法通过考虑路网的拓扑结构信息,并利用匹配算法进行路径搜索和路段匹配。
然而,这类方法对局部搜索的效率较低,且在处理多车辆轨迹匹配时表现不佳。
三、面向复杂城市路网的匹配方法为了解决现有方法在面对复杂城市路网时的问题,本文提出了一种面向复杂城市路网的车辆轨迹匹配方法。
该方法主要包括以下几个步骤:1. 轨迹预处理。
对车辆轨迹数据进行预处理,包括轨迹分段、噪声点过滤和轨迹插值等处理,以减少匹配过程中的误差。
2. 轨迹特征提取。
顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法
顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法刘闯;钱海忠;王骁;何海威;陈竞男【摘要】Existing road network matching methods mostly use the characteristics of the road’s own nodes and arcs to carry on the matching process,while less attention is focused on the importance of the road neighborhood elements in the road network matching,thus affecting further improvement of the matching efficiency and accuracy.In response to these problems,a linkage matching method for road network considering the similarity of upper and lower spatial relation is proposed.The linkage matching imitates the human thinking process of searching for target objects by the signal features and spatial correlation when reading maps,regarding matching as a reasoning process of goal feature searching and information association transmitting.Firstly,classify the complex road network by using Stroke technology.Secondly, establish the road network linkage matching model based on road skeleton relation tree.Finally,select the high-level road in the classifying results of the source data as the reference road to start matching, calculate the road between the upper and lower levels of the spatial relationship similarity,and through a step-by-step iteration,make the matching information transmit in the road network linkage matching model thus to obtain the final matching results.Experiment shows that the mentioned algorithm can narrow the search range of the data to be matched,effectively improving the match efficiency and accuracy, especially applicable to the data with large nonsystematic geometric location deviation.%现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。
面向复杂城市道路网络的GPS轨迹匹配算法
面向复杂城市道路网络的GPS轨迹匹配算法刘张;王心迪;闫小勇【摘要】Map-matching for GPS trajectories is a key groundwork in mining transportation data. Reliable matching results are significant for monitoring traffic situation, publishing real-time transportation information, vehicle tracking, smart vehicle dispatching, and routing behavior analysis. In real urban road networks, there are numerous complicated road structures such as elevated roads, frontage roads, and interchange bridges. Traditional map-matching algorithms could not match trajectories on these structures accurately. In this paper, we propose a map-matching algorithm based on the topological structure of the road networks and transform the problem of matching GPS trajectories in road map into the problem of finding the shortest path in a weighted road network. We test the algorithm with the real data of GPS trajectories of tens of thousands of taxis in Chengdu. The results show that the presented algorithm can acquire a high success ratio and accuracy ratio in complicated urban road networks.%车辆GPS轨迹的地图匹配是交通大数据挖掘中的一项重要的基础性工作,可靠的轨迹匹配结果对于道路交通运行状态监测、实时交通信息发布、车辆定位与智能调度、出行路径选择行为分析等具有重要意义。
顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法_王骁
第45卷 第1期测 绘 学 报Vol.45,No.1 2016年1月Acta Geodaetica et Cartographica Sinica January,2016引文格式:王骁,钱海忠,何海威,等.顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法[J].测绘学报,2016,45(1):103-111.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20140588.WANG Xiao,QIAN Haizhong,HE Haiwei,et al.Matching Method for Road Networks Considering the Similarity of theNeighborhood Habitation Cluster[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(1):103-111.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20140588.顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法王 骁,钱海忠,何海威,陈竞男,胡慧明信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450052Matching Method for Road Networks Considering the Similarity of theNeighborhood Habitation ClusterWANG Xiao,QIAN Haizhong,HE Haiwei,CHEN Jingnan,HU HuimingInstitute of Geospatial Information,Information Engineering University,Zhengzhou 450052,ChinaAbstract:The existing matching methods for the multi-source road data of the same scale mainly consider thecharacteristics of the road itself,while the effect of the neighborhood features on matching process is generallyignored,which may restrict the further improvement of the matching results.This restriction can be moreobvious for the matching data in which the location or rotation differences still exist after the system errorrectification.A road network matching method that takes the similarity of the roads’neighborhood habitationcluster into consideration is proposed,which draws on the experience of the human spatial cognitivecharacteristics for the unfamiliar environment.Firstly,the neighborhood habitation cluster of the road isextracted by the urban skeleton line network;Then by calculating the spatial relation similarity and geometrycharacteristic similarity of the neighborhood habitation cluster,the matching results can be obtained.Theadvantage of this method is that for the road data which have obvious location or rotation differences,thesimilarity of their neighborhood habitation clusters can be treated as a proper matching index.Actually,roads’neighborhood habitation cluster can be a constraint of the road matching process and enhance its robustness.Thetests and comparison analysis indicate that this method can solve the matching problems of the road data whichstill have obvious location or rotation differences after system error rectification and improve the matchingcorrectness.Key words:multi-source road networks matching;urban skeleton-line network;neighborhood environment;habitation cluster;area cluster similarity calculationFoundation support:The National Natural Science Foundation of China(Nos.41171305;41171354;40701157);Master’s Degree Dissertation Innovation Fundation of Geospatial Information Institute,Information EngineeringUniversity(No.S201403)摘 要:现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。
基于曲率相似性的路面连续纵长裂缝匹配方法
基于曲率相似性的路面连续纵长裂缝匹配方法陈实;黄玉春【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2022(40)4【摘要】车载相机拍摄得到的路面裂缝形状分布随机,且由于视场角有限每次只能拍摄到道路上纵向长裂缝的一部分,导致纵长裂缝检测不完整。
利用逆透视变换方法将车载相机采集的道路前方倾斜图像转化成正射图像,以去除纵长裂缝图像的透视变形;采用深度学习中的语义分割网络Deeplab V3+实现裂缝像素的提取;在此基础上,提出基于曲率相似性的由粗到精的两阶段路面连续纵长裂缝匹配方法。
将待匹配的裂缝曲线分割为一连串相互重叠的子曲线序列,相互匹配的子曲线即为裂缝曲线相匹配的部分;利用曲率将子曲线局部形状与走势的特征表达为描述符,使用Kd-tree最邻近匹配算法对曲线描述符进行快速粗匹配。
根据连续2张道路图像中纵长裂缝在空间位置分布上延续的特征,在裂缝曲线分割成子曲线时添加约束条件,前1张图像中裂缝曲线的起点和后1张图像中裂缝曲线的终点分别作为各自子曲线的1个端点;在粗匹配结果的基础上,逐步缩小分割曲线的间隔,迭代提高子曲线描述符间的归一化互相关系数,直至其大于等于阈值或者迭代次数超出最大迭代次数,实现对粗匹配结果的精调整。
为验证算法精度,以武汉大学校园内路面不同类型的连续纵长裂缝为对象开展实验,匹配结果误差最小为0.688像素,精调整的误差比粗匹配平均减小24.19%。
为进一步验证噪声下干扰的稳定性,仿真环境下增加了裂纹像素噪声;当高斯噪声的标准差从0增大到2像素时,匹配结果误差仅增大了1.083像素。
将所提方法与SIFT算法进行对比,10组实验中,所提方法都能匹配成功;而SIFT算法在其中2组实验中匹配结果完全错误,表明所提算法有较好稳定性。
【总页数】9页(P119-127)【作者】陈实;黄玉春【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】U491.54【相关文献】1.基于可拓方法的连续配筋混凝土路面裂缝宽度评价2.基于曲率距离的时间序列相似性搜索方法3.基于主曲率增强距离变换的形状相似性度量方法4.基于图像处理技术的连续配筋混凝土路面裂缝宽度检测方法5.基于曲率滤波和N-P准则的路面裂缝识别方法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
1372
November 2016 Vol.45 No.11 AGCS
http:∥xb.sinomaps.com
随着我国城 市 化 进 程 的 加 快,城 市 地 物 发 生 了 翻 天 覆 地 的 变 化 ,特 别 是 道 路 要 素 ,其 变 化 周 期 越 来 越 短 ,变 化 程 度 越 来 越 大 ,使 得 城 市 道 路 数 据 面临着严峻的更新任务。道路网更新的目的是对 道路网中的变化 信 息 进 行 识 别 与 修 改,而 同 名 实 体匹配是解决这一问题的关键技术。其基本原理 是通过一系列相似度指标识别出不同来源地图数 据库中表 达 现 实 世 界 同 一 地 物 的 地 图 要 素 的 过 程 。 [1] 同名实体 匹 配 是 后 续 数 据 集 成、融 合 以 及 更 新 的 基 础 ,具 有 重 要 应 用 意 义 。 据 此 ,国 内 外 研 究学者围绕同名道路匹配进行了大量研究。
LIU Chuang,QIAN Haizhong,WANG Xiao,HE Haiwei,CHEN Jingnan
Institute of Geospatial Information,Information Engineering University,Zhengzhou 450052,China
在生成道路 Stroke过程中,对 数 据 进 行 拓 扑 处 理 ,去 除 数 据 中 存 在 的 伪 结 点 。 如 图 2 所 示 ,对 拓扑处理后的道 路 网 数 据 构 建 Stroke,首 先 选 择 一条弧段作为种 子 弧 段,依 次 遍 历 与 该 种 子 弧 段 首、末结 点 关 联 的 其 他 弧 段,依 据 道 路 网 Stroke 的判断标准,判断 是 否 存 在 与 该 种 子 弧 段 同 属 一 条 Stroke的弧段。若存在,则以该弧 段 作 为 种 子 弧 段 继 续 寻 找 其 他 弧 段 ,依 次 不 断 循 环 ,直 至 找 不 到满足 Stroke构建条件的弧段,由此生 成 了 一 条 道路。通过对现有 Stroke生 成 算 法 的 分 析 , [19-21] 本文依据属性一 致 性、方 向 一 致 性 和 趋 势 一 致 性 这 3 种 判 断 指 标,作 为 关 联 弧 段 是 否 同 属 一 条 Stroke的 判 断 标 准 。
顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法
刘 闯 ,钱 海 忠 ,王 骁 ,何 海 威 ,陈 竞 男
信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450052
A Linkage Matching Method for Road Networks Considering the Similarity of Upper and Lower Spatial Relation
摘 要:现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进 行 匹 配,而 较 少 注 意 道 路 邻 域 要 素 在 道 路 网 匹 配 中 的 重 要 定 位 参 考 作 用 ,从 而 影 响 匹 配 效 率 和 正 确 率 的 进 一 步 提 高 。 针 对 上 述 问 题 ,本 文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法 ,即模仿 人 在 读 图 时 通 过 特 征 地 物 和 空间关联寻找目标地物的思维过 程,将 匹 配 看 作 是 一 种 特 征 目 标 寻 找、信 息 关 联 传 递 的 推 理 过 程。 首 先,运用 Stroke技术将复杂道路网进行 等 级 划 分。 其 次,通 过 道 路 骨 架 关 联 关 系 树 构 建 道 路 网 联 动 匹 配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间 的 上 下 级 空 间 关 系 相 似 性,逐 级 迭 代 使 匹 配 信 息 在 道 路 网 联 动 匹 配 模 型 中 传 递 ,从 而 得 到 匹 配 结 果 。 试 验 表 明 ,本 文 算 法 缩 小 了 待 匹 配 数 据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存 在 非 系 统 性 几 何 位 置 偏 差 的 情况下优势明显。 关 键 词 :联 动 匹 配 ;空 间 关 系 ;Stroke技 术 ;信 息 传 递 中 图 分 类 号 :P208 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :1001-1595(2016)11-1371-13 基 金 项 目 :国 家 自 然 科 学 基 金 (41171305;41571442)
下面研究如何构建道路网联动匹配模型。值 得注意的是,由于 道 路 网 琐 碎 的 离 散 弧 段 使 得 道 路 空 间 关 系 量 化 表 达 变 得 复 杂 。 本 文 借 鉴 Stroke 技 术 平 [17-18] 滑 连 续 的 特 点,对 道 路 网 进 行 重 新 组 织 ,使 道 路 的 整 体 连 贯 性 得 以 保 持 ,更 加 符 合 人 类 的认知习惯。 1.1 道路网 Stroke提取及等级划分
Abstract:Existing road network matching methods mostly use the characteristics of the road’s own nodes and arcs to carry on the matching process,while less attention is focused on the importance of the road neighborhood elements in the road network matching,thus affecting further improvement of the matching efficiency and accuracy.In response to these problems,a linkage matching method for road network considering the similarity of upper and lower spatial relation is proposed.The linkage matching imitates the human thinking process of searching for target objects by the signal features and spatial correlation when reading maps,regarding matching as a reasoning process of goal feature searching and information association transmitting.Firstly,classify the complex road network by using Stroke technology.Secondly,establish the road network linkage matching model based on road skeleton relation tree.Finally,select the high-level road in the classifying results of the source data as the reference road to start matching,calculate the road between the upper and lower levels of the spatial relationship similarity,and through a step-by-step iteration,make the matching information transmit in the road network linkage matching model thus to obtain the final matching results.Experiment shows that the mentioned algorithm can narrow the search range of the data to be matched,effectively improving the match efficiency and accuracy,especially applicable to the data with large non systematic geometric location deviation. Key words:linkage matching;spatial relations;Stroke technology;information transfer Foundation support:The National Natural Science Foundation of China(Nos.41171305;41571442)
第 45 卷 第 11 期
20 16 年 11 月
测 绘 学 报 Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
Vol.45,No.11 November,2016
引 文 格 式 :刘 闯 ,钱 海 忠 ,王 骁 ,等 .顾 及 上 下 级 空 间 关 系 相 似 性 的 道 路 网 联 动 匹 配 方 法 [J].测 绘 学 报 ,2016,45(11):1371-1383.DOI:10. 11947/j.AGCS.2016.20160062. LIU Chuang,QIAN Haizhong,WANG Xiao,et al.A Linkage Matching Method for Road Networks Considering the Similarity of Upper and Lower Spatial Relation[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(11):1371-1383.DOI:10.11947/j. AGCS.2016.20160062.