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道路交叉口自动检测与基于OpenSceneGraph的三维自动建模方法

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测绘学报 2014年第10期43卷 1083-1091页

作者：马小龙李成名赵占杰中国测绘科学研究院地理信息系统与地图工程研究所北京100830

针对三维道路场景中多条道路交叉时出现的单纯重叠问题,基于开源三维图形渲染引擎OSG(OpenSceneGraph),提出一种三维道路交叉口的自动检测与建模方法,该方法通过分析道路矢量数据的存储特点及道路交叉口的设计规范,快速获取交叉口区域... 详细信息

针对三维道路场景中多条道路交叉时出现的单纯重叠问题,基于开源三维图形渲染引擎OSG(OpenSceneGraph),提出一种三维道路交叉口的自动检测与建模方法,该方法通过分析道路矢量数据的存储特点及道路交叉口的设计规范,快速获取交叉口区域并识别其所属类型,结合计算机图形学和OSG场景渲染技术实现道路交叉口的自动建模。试验表明,该方法可有效解决三叉型、四叉型、环岛型和分离式立体交叉口的一键式生产,无须人工干预,为大数据三维道路场景的快速构建提供了有效方法。

关键词：道路交叉口 OpenSceneGraph 矢量数据自动检测与建模

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道路交叉口自动检测算法的研究

测绘科学 2020年第5期45卷 126-131,146页

作者：王龙飞刘智金飞王番信息工程大学郑州450001 69089部队新疆库尔勒841000

针对高分辨率遥感影像道路交叉口特征不明显、检测难度大等问题,该文提出一种改进的道路交叉口自动检测算法。该算法在YOLOv3网络基础上,首先采用参数修正单元激活卷积层,使目标特征在传递过程中保留更多负信息;然后在特征提取端与特征... 详细信息

针对高分辨率遥感影像道路交叉口特征不明显、检测难度大等问题,该文提出一种改进的道路交叉口自动检测算法。该算法在YOLOv3网络基础上,首先采用参数修正单元激活卷积层,使目标特征在传递过程中保留更多负信息;然后在特征提取端与特征检测端之间实现多尺度特征融合,增强目标细节特征的提取;最后将单向卷积模块改进为多通道卷积模块,对卷积模块横向拉伸后再纵向聚合。为了验证算法有效性,对常见7种类型交叉口进行测试,实验结果表明:改进后算法对复杂背景下小尺寸道路交叉口的检测效果得到明显提升,有效实现了多种类型的道路交叉口自动化检测。

关键词：道路交叉口 YOLOv3网络参数修正单元多尺度融合多通道卷积模块

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基于数字孪生的道路交叉口建模与应用

汽车安全与节能学报 2023年第1期14卷 55-61页

作者：张宏于海亮郑赞袁胜东熊国强内蒙古大学交通学院呼和浩特010020 内蒙古自治区城市交通数据科学及应用工程技术研究中心呼和浩特010020 北奔重型汽车集团有限公司创新研究院包头014032

为有效调控路网交通状态,建立了一种道路交叉口交通数字孪生管理系统。从理论方面和模型的构建、组装、融合、管理、验证及校正等6个方面,阐述了该模型的核心要素及模型构建理论体系;从交通要素管理和运行过程控制2个方面,分析了模型的... 详细信息

为有效调控路网交通状态,建立了一种道路交叉口交通数字孪生管理系统。从理论方面和模型的构建、组装、融合、管理、验证及校正等6个方面,阐述了该模型的核心要素及模型构建理论体系;从交通要素管理和运行过程控制2个方面,分析了模型的运行机制和人、车、路、环境的实时交互关键技术;基于机器视觉,实时识别交叉口的交通要素及运行状态;分析“以虚控实”管理系统的构建技术。研究表明:该方法能对道路交叉口的交通要素及运行状态实现精确识别与仿真,可望为相关部门高效调节路网交通状态创建数字化窗口及为自动驾驶提供数据支持。

关键词：智能交通交通管理系统数字孪生道路交叉口以虚控实机器视觉

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一种利用低频轨迹数据提取道路交叉口的方法

测绘通报 2023年第1期 127-133页

作者：陈伟亮杜久升河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000

为实现从低频轨迹数据中提取城市道路交叉口,本文设计了一种基于数据预处理与聚类算法的道路交叉口精准识别方法。首先结合轨迹数据的特征,采用启发式滤波算法对原始数据进行清洗,剔除冗余点与异常点;然后依据车辆的运行规律,提出了一... 详细信息

为实现从低频轨迹数据中提取城市道路交叉口,本文设计了一种基于数据预处理与聚类算法的道路交叉口精准识别方法。首先结合轨迹数据的特征,采用启发式滤波算法对原始数据进行清洗,剔除冗余点与异常点;然后依据车辆的运行规律,提出了一种分步式道路交叉口的提取算法,由此计算出疑似道路交叉口的特征点;最后利用层次密度聚类算法(HDBSCAN)对筛选过后的轨迹点进行聚类并提取质心,得到道路的交叉口,最终以成都市某日的出租车行驶轨迹为数据源,进行试验分析。结果表明,使用该算法提取交叉口,精确率达95.33%、召回率达82.11%、F值达88.46%,能有效且准确识别城市道路交叉口信息,在城市管理与交通规划中具有一定的应用价值。

关键词：道路交叉口转向点收敛点层次密度聚类核密度估计启发式滤波

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利用可变形部件模型检测遥感影像道路交叉口

武汉大学学报（信息科学版） 2018年第3期43卷 413-419页

作者：曹闻李润生信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 信息工程大学导航与空间目标工程学院河南郑州450001

为了解决高分辨率遥感影像道路交叉口位置检测与类型识别问题,提出了一种基于可变形部件模型的道路交叉口检测方法。首先,分析了道路交叉口在高分辨率遥感影像上的表征形式;然后,借鉴面向对象的思想,利用可变形部件模型,通过训练和学习... 详细信息

为了解决高分辨率遥感影像道路交叉口位置检测与类型识别问题,提出了一种基于可变形部件模型的道路交叉口检测方法。首先,分析了道路交叉口在高分辨率遥感影像上的表征形式;然后,借鉴面向对象的思想,利用可变形部件模型,通过训练和学习其整体和部件组成的空间布局特征获取目标对象模型参数;最后,通过滑动窗口搜索匹配方法获取道路交叉口位置和其对应的类型。由仿真与实验结果可知,此算法不仅能够自动、准确地检测道路交叉口的几何位置,而且能够识别其几何形状类型,可有效提高道路网络拓扑结构构建效率。

关键词：高分辨率遥感影像道路交叉口可变形部件模型 HOG特征

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道路交叉口车辆碰撞动态风险估计方法

中国公路学报 2010年第4期23卷 96-101页

作者：朱彤杨晓光白玉许建马国胜长安大学汽车学院陕西西安710064 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院山东威海264209

为建立道路交叉口防撞系统,提高交通安全水平,对交叉口车辆碰撞动态风险的估计模型及其仿真评价进行研究。分析了交叉口区域内的车辆碰撞类型,基于风险的概率内涵,提出了一种新的交叉口车辆动态风险估计概率模型;运用VISSIM微观交通仿... 详细信息

为建立道路交叉口防撞系统,提高交通安全水平,对交叉口车辆碰撞动态风险的估计模型及其仿真评价进行研究。分析了交叉口区域内的车辆碰撞类型,基于风险的概率内涵,提出了一种新的交叉口车辆动态风险估计概率模型;运用VISSIM微观交通仿真软件模拟常见的车辆运行场景,利用仿真输出的数据计算风险值并进行评价,将结果与其他模型产生的计算结果进行比较。结果表明:该风险估计模型易于确定碰撞警告阈值,适用于道路交叉口车辆防撞系统。

关键词：交通工程道路交叉口仿真防撞系统风险估计车路协调

改进YOLOv3算法的遥感图像道路交叉口自动识别

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航天返回与遥感 2022年第5期43卷 123-132页

作者：邵小美张春亢韦永昱张显云周成宇张忠豪贵州大学矿业学院贵阳550025 31626部队广州510800

针对道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,文章提出了一种改进的YOLOv3高分影像道路交叉口目标检测算法-CSC-YOLOv3。该方法首先使用CIOU损失函数改进原来YOLOv3的目标定位损失,降低目标漏检率;其次,通过在... 详细信息

针对道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,文章提出了一种改进的YOLOv3高分影像道路交叉口目标检测算法-CSC-YOLOv3。该方法首先使用CIOU损失函数改进原来YOLOv3的目标定位损失,降低目标漏检率;其次,通过在YOLOv3的主干特征提取网络后添加空间金字塔池化模块,增大网络的有效感受野;最后,在YOLOv3网络的三个特征层结构以及两个上采样结构中引入注意力机制模块,提升网络检测精确度。在自制的道路交叉口数据集上对算法进行了实验验证,结果表明,CSC-YOLOv3算法的精确率、召回率、平均精确率和F1分数分别达到了86.05%、70.19%、83.71%、77%,比原始YOLOv3算法分别提高了6.54、8.55、11.74和8个百分点,虽然FPS降低了3帧/s,但是其检测性能的提升弥补了速度上的不足,有效提升了高分遥感影像对道路交叉口的检测效果。

关键词： YOLOv3 道路交叉口目标检测空间金字塔池化注意力机制遥感应用

车辆轨迹与遥感影像多层次融合的道路交叉口识别

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测绘学报 2021年第11期50卷 1546-1557页

作者：李雅丽向隆刚张彩丽吴华意龚健雅武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

交叉口是构成道路网络的基础与核心要素,起到了连接道路和承载转向的重要作用。在城市路网中,交叉口不仅数量众多、形态多样,而且结构复杂、大小不一。单一数据源对于道路交叉口的描述能力有限,难以做到道路交叉口的全面、精确识别。为... 详细信息

交叉口是构成道路网络的基础与核心要素,起到了连接道路和承载转向的重要作用。在城市路网中,交叉口不仅数量众多、形态多样,而且结构复杂、大小不一。单一数据源对于道路交叉口的描述能力有限,难以做到道路交叉口的全面、精确识别。为此,本文设计了一种从车辆轨迹与遥感影像中识别道路交叉口的多元集成方法。首先,集成形态学处理、密度峰值聚类与张量投票提取种子交叉口,将其作为小样本集;然后,据此采用协同训练机制,分别构建基于深度卷积网络,面向车辆轨迹与遥感影像的交叉口分类器;最后,综合两模型优点,形成道路交叉口的集成分类模型。本文方法在多个层次上融合车辆轨迹与遥感影像关于交叉口的互补性描述特征,提出半监督式交叉口提取技术,无须人工标注即可有效识别复杂多样的道路交叉口。基于武汉市出租车轨迹和遥感影像的试验表明,本文方法在无人工标注样本的前提下,道路交叉口提取的准确率超过93%,召回率达到87%。

关键词：道路交叉口车辆轨迹遥感影像协同训练自动标注

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基于高分遥感影像的道路交叉口检测研究

基于高分遥感影像的道路交叉口检测研究

作者：邵小美贵州大学

学位级别：硕士

道路交叉口作为道路网最重要的节点信息,精准高效的道路交叉口检测有利于道路网的构建,对地图绘制、城市交通规划、路径分析等方面也有着重大意义。由于高分影像道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,加大... 详细信息

道路交叉口作为道路网最重要的节点信息,精准高效的道路交叉口检测有利于道路网的构建,对地图绘制、城市交通规划、路径分析等方面也有着重大意义。由于高分影像道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,加大了检测的难度,导致现有的道路交叉口检测模型精度较低、漏检率较高。为此本文将YOLOv3(You Only Look Once Version 3)模型用于高分影像道路交叉口的检测研究,并在检测精度与轻量化两方面对其进行了改进。本文具体研究包含以下几个方面内容:(1)参照现有的目标检测数据集规范,通过影像数据获取、影像数据预处理和数据集人工标注等操作,构建了高分遥感影像道路交叉口数据集,为后续道路交叉口检测算法的研究提供数据支撑。(2)针对YOLOv3网络对多尺度目标检测性能较差、对小目标检测效果不佳以及边框定位不准等问题,提出了一种改进的YOLOv3高分影像道路交叉口目标检测算法—CSC-YOLOv3。该方法首先使用CIOU损失函数改进原始YOLOv3的目标定位损失,解决边框定位不准的问题,降低目标漏检率;其次,通过在YOLOv3的主干特征提取网络后添加空间金字塔池化模块,增大网络的有效感受野,优化多尺度目标检测效果;最后,在YOLOv3网络的三个特征层结构以及两个上采样结构中引入注意力机制模块,增强对小目标和被遮挡目标的关注度,提升网络检测精确度。在自制的道路交叉口数据集上对算法进行了实验验证,结果表明,相对于原始YOLOv3网络,CSC-YOLOv3算法的精确率、召回率、平均精确率和F1分数得到较大提升,优化了高分遥感影像道路交叉口的检测效果。(3)针对改进的CSC-YOLOv3网络检测速度较慢的问题,进一步使用Mobile Net、Efficient Net和Ghost Net三种轻量级网络替换CSC-YOLOv3模型中的Darknet-53结构,提出了Mobile Net-YOLOv3、Efficient Net-YOLOv3和Gehost Net-YOLOv3轻量化网络,以此优化计算量复杂的CSC-YOLOv3模型。通过在道路交叉口数据集上进行实验,对改进的三类轻量化网络进行对比分析,从而选出综合性能更好的道路交叉口检测轻量化模型。其实验结果表明,三种改进的轻量化模型中Mobile Net-YOLOv3网络检测效果更优。相较于CSC-YOLOv3网络,其模型运行速度得到了显著提升,并大幅缩减了模型大小,有效地提升了网络的整体性能。

关键词：高分遥感影像目标检测道路交叉口 YOLOv3网络轻量化网络