数字地图结构城市交通流分析.ppt

数字地图结构 & 城市交通流分析,盛志杰 图像处理与模式识别 研究所 2005-06-01,地图结构 分层原理,地图的分层结构,点（spot）,道路（line）,块（block）,快速干道,次干道,主干道,道路的分层结构,地图结构 分层原理,地图结构 点数据（Spot）,33000036, 上海大学, (-6866.7905,3186.1145),地图结构 道路数据（Line）,22300865, 彭江路, 5, (-7764.0341,5137.5952).(-6329.2021,4963.0429),地图结构 块数据（Block）,10800043, 闸北公园, 21, (-6774.6416, 2137.6279).(-6954.8003, 2492.4941),地图结构 双向道路,双向道路的需求,交通流估计与分析 路径规划 车载导航,地图结构 双向道路,方案选择,静态实现 两套物理数据 效率高 动态实现 一套物理数据 效率低,22300865, 彭江路, 5 nods (-7764.034180,5137.595215) (-7247.768555,5057.398438) (-6866.834473,5012.288086) (-6656.318359,4927.079102) (-6329.202148,4963.042969),地图结构 双向道路,动态实现,22300865, 彭江路, 5 nods (-7764.034180,5137.595215) (-7247.768555,5057.398438) (-6866.834473,5012.288086) (-6656.318359,4927.079102) (-6329.202148,4963.042969),地图结构 双向道路,动态实现,22300865, 彭江路, 5 nods (-7764.034180,5137.595215,261,0,1) (-7247.768555,5057.398438,263,0,1) (-6866.834473,5012.288086,247,-1,1) (-6656.318359,4927.079102,277,0,1,) (-6329.202148,4963.042969,277,0,1),地图结构,实例演示 050515_DigitalMap,现有的交通流检测分析方法：,视频检测 微波检测 红外检测 感应线圈 车辆电子标签,交通流估计与分析 引言,交通流估计与分析 引言,我们的方法 GPS探测车 优点： 不受光照条件、白昼交替及天气变化等外部因素的影响。 不需任何用于系统辅助的城市基础建设，可行性强 数据处理简单可靠，有较高的实时性和准确性,交通流估计与分析 引言,资源：探测车数据（GPS坐标、车速、时间、角度） GIS数据（数字地图） 目标：交通流信息 道路上的速度分布,GIS数据,地图匹配,建模拟合,坐标转换,探测车 数据,交通流信息数据库,交通流 信息,交通流估计与分析 系统结构,最小距离分类法（特点）： 将GPS所确定的车辆位置匹配到距离最近的相邻道路上 算法简单，实现效率高 匹配的效果较好,交通流估计与分析 地图匹配,最小距离分类法（不足）： 在路口附近，容易出现错误匹配的情况 如图示中的 P5 和 P7 两点容易出现误匹配,交通流估计与分析 地图匹配,最小距离分类法 + 车辆跟踪 P3 - P4 - N1 - P5 - N1 - P6 - N2 - P7 - N2 - P8,P3 - P4 - P5 - N1 - P6 - P7 - N2 - P8,P5,P7,R1,R2,N2,N1,P1,P6,P8,P4,P3,P2,交通流估计与分析 地图匹配,目标： 方法： 以“有向路段”为对象，用探测车数据进行建模拟合。 有向路段 道路上两个相邻路口之间的有向封闭区域。,L,探测车数据,道路的速度分布,交通流估计与分析 建模拟合,双三次曲面： 其中， t 表示当前的时间； l 表示探测车距离路段入口处的长度； v 表示探测车的速度； aij 为待确定的曲面参数。,交通流估计与分析 建模拟合,双三次曲面： 向量形式： 其中，,交通流估计与分析 建模拟合,交通流估计与分析 建模拟合,基于GIS-T输出交通流分析结果: 在数字地图的分层结构上，添加交通流信息层 将速度划分为5个等级，以不同的颜色表示 实时、直观,交通流估计与分析 结果输