采用代表点插值的道路网提取方法

摘要：

针对浮动车轨迹数据包含较多异常数据导致道路网提取效果不好的问题,提出一种渐近方式的代表点插值算法.首先,采用DBSCAN聚类算法对转弯点聚类求出路口位置,计算经过两个路口间的轨迹,合并轨迹.然后,采用改进的代表点算法提取代表点.最后,利用最短路算法在由代表点建立的Delaunay三角网上插值,从而得到道路网.实验结果表明:该方法能有效地从带有较多异常的轨迹数据中取出由复杂网络构建的道路网,具有较好的实用性.

关键词：轨迹数据、道路网、海量数据挖掘、聚类算法、插值算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41471333

在线出版日期：2018-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：98-102