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基于深度学习模型的复杂困难路网提取方法

测绘通报 2024年第5期 155-159页

作者：张楠张蕴灵中国公路工程咨询集团有限公司北京100097 中咨数据有限公司北京100097

针对复杂困难地区公路信息提取中存在的数据获取困难、道路特征不统一、自然环境干扰、道路变化频繁等难点问题,本文应用高分遥感技术,开展了复杂困难地区路网信息的提取、处理研究。基于深度学习模型不断优化的路网提取方法,以高分卫... 详细信息

针对复杂困难地区公路信息提取中存在的数据获取困难、道路特征不统一、自然环境干扰、道路变化频繁等难点问题,本文应用高分遥感技术,开展了复杂困难地区路网信息的提取、处理研究。基于深度学习模型不断优化的路网提取方法,以高分卫星为主要数据源,通过对复杂困难地区不同类型农村公路的光谱、纹理及可分离性特征集等进行学习,识别出等级低和道路条件差的农村公路,为农村路网识别与判别提供准确的数据保障;及时获取客观、准确和全面的农村公路基础数据解决了复杂困难地区路网信息不足的问题;为复杂困难地区公路网的规划、建设提供科学的决策依据,为出行交通诱导提供了便利。

关键词：卫星遥感数据路网提取深度学习

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出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取

测绘学报 2019年第4期48卷 502-511页

作者：邬群勇吴祖飞张良盼福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350002 福建省空间信息工程研究中心福建福州350002

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定... 详细信息

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。

关键词：出租车GPS轨迹轨迹集聚双向路网精细路网路网提取

基于区域注意力与边缘交点协同网络的遥感图像路网提取研究

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基于区域注意力与边缘交点协同网络的遥感图像路网提取研究

作者：纪宇昕安徽大学

学位级别：硕士

近几年来,深度卷积神经网络被广泛地应用于解决各种计算机视觉问题,并且在图像分类、目标检测和语义分割等多个任务中展现了非常好的性能,遥感图像路网提取也依托于深度学习这项技术并取得了新的突破。常规的图像大多以地面为参照系,图... 详细信息

近几年来,深度卷积神经网络被广泛地应用于解决各种计算机视觉问题,并且在图像分类、目标检测和语义分割等多个任务中展现了非常好的性能,遥感图像路网提取也依托于深度学习这项技术并取得了新的突破。常规的图像大多以地面为参照系,图像中物体的方向是确定的,而遥感图像是从遥远的空中获取的,图像中的物体具有各个朝向,并且由于长距离的拍摄,图像中的目标通常会很小。遥感图像中的道路蜿蜒曲折,交错纵横,具有道路尺度不均衡,正负样本不均衡,空间分布不均衡的特点。由于这些问题,一些在常规图像上效果显著的方法在遥感数据集上效果不明显,需要对这些方法做出有针对性的改变以适应遥感图像。通道注意力以及自注意力机制被用于路网提取任务中,旨在让神经网络自适应地关注遥感道路区域,增强对道路部分深度特征的提取和利用能力。遥感道路交点部分的信息对道路连通性有重要影响,并且道路边缘提取可以进一步优化。因此,遥感道路自身的特点在设计实验时也应该被充分考虑。本文提出的工作均是在当前主流的U型编码解码网络基础上结合遥感道路自身特点做出的进一步改进:(1)本文的第一项工作在编码阶段对特征提取模块进行改进并在解码阶段设计了区域注意力模块,将其命名为双路网络模块(Dual Branch Network Module,DBNM)和区域注意力网络模块(Regional Attention Network Module,RANM)。尽管Inception增强了特征提取能力,方形卷积核提取的深度特征仍然具有相似性。DBNM基于U型网络的编码器,增加一条分支,旨在将非对称卷积提取的特征整合在不同尺度的特征图中以加强道路部分的特征表达。此外,遥感图像中的道路在某一区域比较密集而在其他区域比较稀疏,这种现象使得常规的通道注意力机制在路网提取任务上效果不明显。为此,RANM引入参数ε将不同尺度特征图划分成ε×ε的区域,并根据每个区域中道路的分布情况赋予不同的注意力权重。这种双路区域注意力编解码网络一定程度上提升了遥感图像路网提取任务的像素级精度指标与连通性指标。(2)本文的第二项工作将关注焦点转移到多任务协同中。遥感道路的主体部分易于提取而边缘像素的预测还有待提高。此外,遥感图像中的道路具有交叉路口的信息,这一信息与道路的连通性有所关联。传统的基于深度学习的路网提取采用二值分割的方式将道路目标与背景分离。尽管大部分现有工作采用了更为复杂的特征提取结构以及引入了注意力机制,其本质上还是对道路主体部分的提取,并且多路提取网络所提取的特征性质是相同的,造成了模型过大和推断性能降低的问题。本文的第二项工作考虑到上述弊端,采用多任务深度学习框架,在原有的道路提取主干网络基础上,引入边缘分支网络模块(Boundary Branch Network Module,BBNM)和交点分支网络模块(Intersection Branch Network Module,IBNM)从而构建更具代表性的特征图。三个分支分别关注道路主体、道路边缘和道路交点,并在编解码网络中不同尺度的特征图上进行结合,从而规避了多路网络中各支路相似的冗余特征提取操作,实现多任务协同改善路网提取性能的目的。

关键词：深度学习卷积神经网络路网提取注意力模块多任务框架

针对高分影像的RDU-Net乡村路网提取方法

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遥感信息 2021年第1期36卷 29-36页

作者：吴仁哲蔡嘉伦刘国祥李勇张瑞西南交通大学地球科学与环境工程成都611756 西南交通大学国家铁路高速铁路安全空间信息技术联合工程实验室成都611756

鉴于高分辨率影像复杂场景应用中存在因地物细节化差异性增大导致影像分类严重离散化及不规则化,根据乡村路网特性,针对U-Net网络模型开展算法优化和完善,提出了RDU-Net网络模型。该模型通过添加空洞卷积以提升模型感受野,同时引入Tver... 详细信息

鉴于高分辨率影像复杂场景应用中存在因地物细节化差异性增大导致影像分类严重离散化及不规则化,根据乡村路网特性,针对U-Net网络模型开展算法优化和完善,提出了RDU-Net网络模型。该模型通过添加空洞卷积以提升模型感受野,同时引入Tversky损失函数自动平衡正负样本,最终得到了更适用于高分遥感图像分割的模型。为验证RDU-Net模型的可行性,选取分辨率为0.8 m的高分二号卫星全色波段影像为数据源,以内江市罗泉镇典型乡村路网为研究对象开展实验,并与U-Net网络模型实施路网提取的结果做横向比较。结果表明,文章提出的RDU-Net模型能够在正负样本极度不均衡的情况下正常训练,并且能够较好地抵抗草木遮挡的干扰,在精度、回调率等方面较现有模型均有显著的提升。文章所提出模型与算法及实验分析结果可为相关领域研究和应用拓展提供参考。

关键词：高分辨率遥感影像深度学习 Tversky函数图像分割路网提取空洞卷积

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基于浮动车轨迹数据的路网快速提取

地理与地理信息科学 2019年第1期35卷 12-19页

作者：米春蕾彭玲姚晓婧陈六嘉池天河中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 中国科学院大学北京100049

浮动车轨迹数据包含丰富的路网信息,随着浮动车轨迹数据的逐渐公开,从中提取路网信息已成为可能。目前,大多数算法提取路网时,使用统一的阈值忽略了轨迹数据的密度差异,且只考虑了轨迹的形态没有考虑轨迹的方向,严重影响了提取结果的几... 详细信息

浮动车轨迹数据包含丰富的路网信息,随着浮动车轨迹数据的逐渐公开,从中提取路网信息已成为可能。目前,大多数算法提取路网时,使用统一的阈值忽略了轨迹数据的密度差异,且只考虑了轨迹的形态没有考虑轨迹的方向,严重影响了提取结果的几何精确度和拓扑正确度。为此,该文提出了一种自适应半径质心漂移聚类方法,能根据轨迹密度、道路宽度自动调整聚类参数和利用轨迹方向实现道路拓扑连接。首先,通过自适应半径质心漂移聚类方法计算路网骨架点,采用小波聚类算法获取路网骨架点的方向集;然后,根据聚类半径和方向对骨架点进行递归连接,生成路网数据。利用深圳市福田区一天的浮动车轨迹数据进行了算法实验验证,将实验结果与栅格化方法、约束三角网方法的结果进行了定性定量评价分析。实验结果表明,该文算法提取的路网数据在几何精确度及拓扑正确度上都有明显的提高,且算法适合大数据处理。

关键词：浮动车轨迹数据路网提取自适应半径质心漂移聚类小波聚类

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基于深度学习的遥感影像路网提取技术的研究

基于深度学习的遥感影像路网提取技术的研究

作者：张振宇电子科技大学

学位级别：硕士

随着遥感影像获取的越发方便,其处理与分析的应用需求也越来越多,而遥感影像的路网提取是其中最重要的应用之一。传统的路网提取利用路网的几何特征进行数学分析,局限性很大且离人类水平相差较远。随着深度学习的日趋成熟,使用深度学习... 详细信息

随着遥感影像获取的越发方便,其处理与分析的应用需求也越来越多,而遥感影像的路网提取是其中最重要的应用之一。传统的路网提取利用路网的几何特征进行数学分析,局限性很大且离人类水平相差较远。随着深度学习的日趋成熟,使用深度学习算法对遥感影像进行路网提取逐渐变为了主流。路网提取在深度学习中属于语义分割任务,而以往的语义分割模型缺少对遥感影像中路网的几何特征以及小样本数据集的问题的考虑,本文基于U-Net架构针对这些问题做出了以下改进:（1）引入多尺度卷积联合,考虑到路网的几何特征,本文采用多个更适合路网特征的卷积尺度进行对遥感影像的输入特征提取。（2）引入多头注意力残差块,通过注意力机制、上下文机制和局部性机制,本文使网络获取了知识点分离和知识点局部关联的特点,这些特点可以在预训练条件下大大提高模型的各项指标,从而解决了小样本数据集的问题。（3）引入交叉注意力机制,通过取代跳跃连接为交叉注意力机制,丰富了编码器与解码器的信息传递。本文通过分别引入各个组件进行了对应的实验,得到了比基准模型更好的结果,从而验证了各个组件的有效性。最后本文整合了所有组件构建出多头交叉注意力U-Net,并通过实验验证了其性能的优越性。另一方面在实际运用中,除了将遥感影像进行路网提取外,本文还需要通过一些算法对路网进行后处理以辅助用户分析路网结构。为了更好的实用价值,本文通过数学方法对提取出的路网做进一步处理,包括形态学处理、细小物体剔除、路网骨架提取和路网端点提取。这些后处理可以辅助人们对提取出的路网做进一步的分析处理,以帮助人们做出进一步的判断与抉择。最后在实际运用中,由于数据集的区别,无法构建对所有数据集都好的模型,人们需要根据具体的数据集进行分析实验判断组建适合该数据集特征的模型。为此本文整合了所有的模型组件和算法,构建出了自动化路网提取平台,用户可以根据自己的需求选择恰当的组件构建自己的路网提取模型。平台提供了数据集预处理与管理和模型创建、训练、预测等功能。平台同时设计了初步的用户单点登录、授权与鉴权服务,提供了权限控制功能,分离的登录、授权与鉴权服务方便后续更细粒度的权限控制管理和计时计费。

关键词：遥感影像路网提取深度学习语义分割注意力机制

基于道路平面线形模型的低精度GPS轨迹路网提取与优化研究

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基于道路平面线形模型的低精度GPS轨迹路网提取与优化研究

作者：付英杰长安大学

学位级别：硕士

如何快速获取范围大、现势性强的路网数据,实现道路网络的自动更新一直是智慧交通和智能城市建设亟待解决的问题。以车载或手持GPS运动轨迹为代表的众源轨迹数据具有体量大、信息内容丰富、获取成本低、现势性高等优势,为路网数据的自... 详细信息

如何快速获取范围大、现势性强的路网数据,实现道路网络的自动更新一直是智慧交通和智能城市建设亟待解决的问题。以车载或手持GPS运动轨迹为代表的众源轨迹数据具有体量大、信息内容丰富、获取成本低、现势性高等优势,为路网数据的自动化采集提供了一种新的手段和方式,通过GPS轨迹数据可以快速直观地提取出道路的几何位置、网络拓扑、和交通状态等信息,是近年来测绘遥感和智能交通行业研究的热点。低精度GPS轨迹数据现势性强但采样频率不高、成本低但精度不高。现有基于GPS轨迹的路网提取研究大都依据轨迹数据点的空间分布和几何特征,没有考虑道路路线内在的几何属性和拓扑关系,导致路网与实际道路匹配度较差,因此其几何精度和拓扑准确度往往无法保证。针对上述问题,论文以武汉市出租车的GPS轨迹数据作为研究对象,提出了一种基于道路平面线形模型的低精度GPS轨迹路网提取方法。即首先提出了一种基于角度阈值和DBSCAN密度聚类的滤波方法来剔除GPS漂移和冗余数据;然后对研究区域进行格网化划分,基于DBSCAN改进算法提取道路初始路网;接着根据GPS轨迹统计出道路断面的V速度并估计出道路平面几何设计的线形参数作为模型约束,对提取的初始路网进行线形拟合和模型优化;最后,论文通过定性分析和定量评价验证了方法的可行性和有效性,研究成果具有一定的理论意义和应用价值。本文主要工作如下:(1)建立了一种数据预处理方法。即首先对轨迹数据的特点进行分析,接着依据数据特点提出了一种基于角度阈值和DBSCAN密度聚类的滤波方法来剔除GPS漂移和冗余数据,完成数据预处理过程。(2)建立了一种DBSCAN改进算法的路网识别方法。即首先对研究区域进行格网化处理,然后统计每个格网当中轨迹点的数量并计算相邻网格的密度差,选取密度最大的网格作为初始网格对满足密度差的网格进行合并得到密度较为均匀的区域,接着重复上述步骤直至不能再进行合并得到多个密度均匀且逐级递减的格网,求出密度最大格网的聚类参数,其他格网参数可根据格网间密度关系确定完成数据聚类,最后以角度和距离作为约束采用递归的方法逐步获取路网。(3)提出了一种基于道路线形模型的路网优化方法。即首先基于主曲线分析原理引入决策函数对道路进行分割得到道路分割图,然后提出七点拟合圆曲率算法进行线元识别,最后引入各路段运行速度均值依据道路平面线形模型对各线形要素进行调整得到优化后路网数据。以武汉市连续七天的出租车轨迹数据作为研究对象,将优化结果与OSM地图和卫星影像地图叠加进行定性分析,以OSM地图作为标准地图与其他路网提取方法进行定量分析,结果表明本文算法获取的路网数据在几何线形和拓扑准确度上都了明显提升。

关键词：低精度GPS轨迹数据路网提取路网优化

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车载激光雷达在城市公路路网提取中的应用

测绘与空间地理信息 2023年第11期46卷 219-221页

作者：李林辉冯刚张林杰黄筱饶维冬中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司贵州贵阳550081

采用传统测绘方式提取城市公路路网费时费力,而车载三维激光雷达具有外业作业量小、操作方便、数据采集量大等优点,因此,进行了基于车载三维激光雷达的城市公路路网提取实验。实验结果表明:根据点云数据的空间分布特征和反射强度信息能... 详细信息

采用传统测绘方式提取城市公路路网费时费力,而车载三维激光雷达具有外业作业量小、操作方便、数据采集量大等优点,因此,进行了基于车载三维激光雷达的城市公路路网提取实验。实验结果表明:根据点云数据的空间分布特征和反射强度信息能够快速实现城市公路路网的提取,也验证了利用车载三维激光雷达系统提取城市公路路网的有效性。

关键词：车载激光雷达城市公路路网提取定位与定向系统

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基于浮动车轨迹数据的城市路网提取

中国科技论文 2019年第2期14卷 226-231页

作者：王冬张焱姜俊奎山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590

为满足数字道路信息的及时获取和快速更新,提出了一种基于浮动车轨迹数据的城市路网提取方法。首先通过去冗、滤波等轨迹数据预处理算法优化轨迹信息,然后近似计算轨迹点对应时刻的车辆航向角,通过航向角提取出处于转向状态的浮动车轨迹... 详细信息

为满足数字道路信息的及时获取和快速更新,提出了一种基于浮动车轨迹数据的城市路网提取方法。首先通过去冗、滤波等轨迹数据预处理算法优化轨迹信息,然后近似计算轨迹点对应时刻的车辆航向角,通过航向角提取出处于转向状态的浮动车轨迹点,利用改进的DBSCAN聚类算法对转向点聚类提取道路交叉口,最后以交叉口之间的轨迹点为数据源,利用多元自适应回归样条算法拟合道路中心线。以成都市1d内的出租车GPS轨迹数据作为数据源进行了实验,结果显示路网提取效果良好,验证了本文方法的有效性。

关键词：工程测量技术浮动车数据 GPS轨迹路网提取轨迹点滤波多元自适应回归样条 DBSCAN聚类