大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法

作     者：唐炉亮 赵紫龙 杨雪 阚子涵 任畅 高婕 李朝奎 张霞 李清泉 TANG Luliang;ZHAO Zilong;YANG Xue;KAN Zihan;REN Chang;GAO Jie;LI Chaokui;ZHANG Xia;LI Qingquan

作者机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430074 香港中文大学太空与地球信息科学研究所中国香港 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 武汉大学城市设计学院湖北武汉430072 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室广东深圳518060 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2022年第51卷第6期

页      面：1070-1090页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0303[法学-社会学] 0710[理学-生物学] 07[理学] 070503[理学-地图学与地理信息系统] 0705[理学-地理学] 0823[工学-交通运输工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB0503604,2016YFE0200400) 国家自然科学基金(41971405,41671442,41901394)。 

主　　题：道路场景 大数据 众包感知 静态基础设施“形” 动态活动行为“流” 时空建模 交互作用 

摘      要：道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形和动态活动行为“流的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形角度,以“点-线-面-体等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形结构与动态活动行为“流模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形控“流、借“流定“形、“形“流叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。