一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法与流程

1.本发明属于地理信息处理领域，具体涉及一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法。


背景技术：

2.目前，国内外学者针对道路网的匹配算法已有深入研究，主要包括基于几何的匹配、基于拓扑特征的匹配和基于混合特征的匹配。其中，基于几何特征的匹配算法主要通过结点到折线的距离，表示匹配对象的相似度；基于拓扑特征的匹配主要依据拓扑关系对道路进行分类，并按照道路类型将其划分为匹配层和非匹配层，实现道路网的分层匹配；基于混合特征的匹配算法中，通过选取节点、方向、距离等相似性度量指标，将几何、语义、拓扑、结点、弧段匹配有效结合，建立综合匹配策略。此外，还有学者提出基于几何和拓扑特征的匹配算法，通过距离作为评价指标，再以道路网弧段断点近邻分析结果作为匹配阈值，判断匹配对象是否为同名实体，但这些匹配算法需要人为干预和控制，并且计算量大。
3.道路交叉口作为道路网的关键要素，其与道路形成的拓扑结构在地图路网中具有较高的辨识度，可以为多源数据的匹配提供重要的依据。因此，研究如何匹配道路交叉口拓扑结构完成道路的定位是本专利的主要研究方向。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，该方法充分利用道路交叉口之间拓扑关系的强唯一性和高鲁棒性，并利用三角形结构稳定的匹配原则，最终实现准确、可靠的道路交叉口定位。
5.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
6.一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，包括以下步骤：
7.步骤1，采用osm数据中的道路矢量作为基础路网数据，提取所有交叉路口，构成交叉路口点集ri，交叉路口点集中的每个点用于表征一个交叉路口的中心点坐标；
8.步骤2，输入待匹配影像数据，提取待匹配影像数据中的所有交叉路口，构成交叉路口点集rj；
9.步骤3，根据待匹配影像的尺寸设定约束范围tdis，对于ri中的每个点，寻找ri内到该点距离不超过tdis的点，与该点构成三角形，所有不同的三角形构成ri的三角形描述库将中的每个三角形表征为一个二维坐标，得到的二维分布ki
(x,y)
；
10.步骤4，统计交叉路口点集rj中的所有三角形，构成rj的三角形描述库将中的每个三角形表征为一个二维坐标，得到的二维分布kj
(x,y)
；
11.步骤5，依据kj
(x,y)
中每个坐标点的坐标，在ki
(x,y)
中找到位置最接近的坐标点作为近似匹配点，并以每个匹配点为圆心、预设长度为半径划定候选区；
12.步骤6，基于顶点限制条件和边长限制条件，在各候选区中找到kj
(x,y)
中坐标点在
ki
(x,y)
中的精确匹配点，得到kj
(x,y)
与ki
(x,y)
的精确匹配关系；
13.步骤7，根据kj
(x,y)
与ki
(x,y)
的精确匹配关系，得到rj与ri的匹配关系，进而得到待匹配影像数据中各交叉路口的定位结果。
14.进一步地，步骤3中，根据待匹配影像的尺寸设定约束范围tdis，具体方式为，将tdis设定为待匹配影像中两个交叉路口的最远距离。
15.进一步地，步骤3和步骤4中，将三角形表征为二维坐标的方式为：以三角形的最大内角值和最小内角值作为二维坐标。
16.进一步地，步骤6的具体方式为：
17.步骤601，对于一个候选区，统计其中所有三角形的所有顶点，如果某一顶点在中出现的频次p不满足p ≥n-1，n表示待匹配影像中交叉路口的个数，则将包含该顶点的三角形从本候选区中删除；
18.步骤602，对于一个候选区，统计其中所有三角形的边长，选出与中待匹配的三角形边长相符的三角形，该三角形的二维坐标即为精确匹配点。
19.本发明具有如下有益效果：
20.(1)本发明提出了一种基于三角形匹配策略的道路交叉口定位方法，不依赖道路提取的精细化程度，通过交叉路口之间的关系完成交叉路口之间的拓扑结构描述。
21.(2)本发明利用三角形相似的原则，根据交叉路口之间的拓扑关系分布完成匹配，可以减少交叉路口的提取精度误差积累。
22.(3)应用本发明方法，可以实现对道路交叉口的拓扑结构描述，为无人机定位提供有效的技术支撑。
附图说明
23.图1为本发明实施例中一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法的过程示意图。
24.图2为本发明实施例中交叉路口三角形拓扑结构构建的示意图。
25.图3为本发明实施例中不同约束范围内的三角形拓扑信息二维分布统计示意图。
26.图4为本发明实施例中待匹配三角形内角在匹配三角形库中的分布情况示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图及具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
28.一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，该方法包括：输入待匹配影像数据；提取影像数据所有交叉路口，统计交叉路口点集，点集内容包括：交叉路口、对应点在图像中的位置坐标；统计交叉路口点集中各点之间的三角形拓扑信息描述；统计待匹配数据交叉口三角形拓扑信息的所有三角形内角二维分布在基础交叉口拓扑信息库中的分布；联合匹配限制条件，得到待匹配数据的匹配三角形；通过匹配三角形对应各顶点对应的交叉口匹配结果，即得到待匹配数据的交叉口定位结果。
29.如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
30.步骤1：输入待匹配影像数据；
31.步骤2：提取影像数据所有交叉路口，统计交叉路口点集rj(j＝1,2...n)，点集内容包括：交叉路口id'、对应点在图像中的位置坐标x'、y'；
32.步骤3：统计交叉路口点集rj中各点之间的三角形拓扑信息描述
33.步骤4：统计待匹配数据交叉口三角形拓扑信息的所有三角形内角二维分布kj
(x,y)
在基础交叉口拓扑信息库ki
(x,y)
中的分布；
34.步骤5：联合匹配限制条件，得到待匹配数据的匹配三角形；
35.步骤6：通过匹配三角形对应各顶点在ri中对应的交叉口匹配结果，即得到待匹配数据的交叉口定位结果。
36.基础交叉口拓扑信息库的构建过程如下：
37.首先采用osm数据中的道路矢量作为基础路网数据，提取道路交叉口点集ri，构建约束范围tdis内交叉口点之间的三角形描述库对所有三角形拓扑信息进行内角的二维统计，统计结果记为ki
(x,y)
。其中，交叉口点集ri内容包括：交叉路口id、位置坐标x、位置坐标y，根据待匹配影像最大尺寸l设置三角形描述库构建范围tdis(tdis≥l)，在此范围内构建任意交叉口点之间的三角形描述库内容包括：三角形id，顶点1的id和位置坐标：p1_id、p1_x、p1_y，顶点2的id和位置坐标：p2_id、p2_x、p2_y，顶点3的id和位置坐标：p3_id、p3_x、p3_y，构成三角形的最大和最小内角：anglemax、anglemin，及三个边长距离：edge1、edge2、edge3，原理如图2所示。对约束范围d内的三角形拓扑信息的最大和最小内角进行二维分布统计，统计示意图如图3所示。统计结果记为:
38.ki
(x,y)
＝ki
(x＝anglemax,y＝anglemin)
(i对应三角形id)
39.即ki
(x,y)
可表示对应id三角形。
40.步骤3的具体实现方式为：
41.交叉路口点集rj中各点之间的三角形拓扑信息描述描述方式同
42.步骤4的具体实现方式为：
43.统计描述库中所有三角形内角二维分布kj
(x,y)
在ki
(x,y)
中的分布情况，如图4所示。设置以kj
(x,y)
中的点为中心，半径阈值为rk的缓冲区范围，落在缓冲区内的点即判定为与缓冲区中心点的相似点，即候选近似匹配三角形。
44.步骤5的匹配限制条件具体实现方式为：
45.如果候选近似三角形的顶点出现的频次p满足p≥n-1(n表示影像中待匹配的交叉点个数)，则该顶点属于近似匹配点，去除不包括该顶点的三角形，进一步筛选出近似匹配三角形；进一步，通过中的edge范围进一步约束筛选出匹配三角形。
46.该方法充分利用道路交叉口之间拓扑关系的强唯一性和高鲁棒性，并利用三角形结构稳定的匹配原则，最终实现准确、可靠的道路交叉口定位，能够解决道路提取困难，无法快速准确匹配的问题。
47.以下为一个更具体的例子：
48.一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，包括以下步骤：
49.步骤1：输入待匹配影像数据；采用无人机拍摄图像，大小为3056pixel*2243pixel
(1400m*1300m)。
50.步骤2：提取影像数据所有交叉路口，统计交叉路口点集rj(j＝1,2...n)，点集内容包括：交叉路口id'、对应点在图像中的位置坐标x'、y'；
51.其中交叉路口提取模型采用yolov5模型，训练数据采用nwpu-resisc45中的intersection类和lovedau中选择349张带有道路交叉口的图像；
52.步骤3：统计交叉路口点集rj中各点之间的三角形拓扑信息描述
53.步骤4：统计待匹配数据交叉口三角形拓扑信息的所有三角形内角二维分布kj
(x,y)
在基础交叉口拓扑信息库ki
(x,y)
中的分布；
54.具体的做缓冲区，落在缓冲区内的三角形即为候选相似三角形。缓冲区大小设置为以距离该待匹配三角形最近的10个点。
55.步骤5：联合匹配限制条件，得到待匹配数据的匹配三角形；
56.其中，匹配限制条件为对落在缓冲区内的候选近似三角形顶点出现频次(至少出现l-1次，l为交叉口点个数)快速删选。
57.步骤6：通过匹配三角形对应各顶点在ri中对应的交叉口匹配结果，即得到待匹配数据的交叉口定位结果。
58.总之，本发明方法利用道路网的关键要素道路交叉口信息，一方面不依赖道路提取结果影响，大大降低匹配难度；另一方面利用交叉口之间的拓扑关系，减少交叉路口提取精度误差积累影响；并利用三角形相似原则完成匹配，稳定性强。本发明方法可以为多源数据的匹配提供重要的依据。

技术特征：
1.一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用osm数据中的道路矢量作为基础路网数据，提取所有交叉路口，构成交叉路口点集r
i
，交叉路口点集中的每个点用于表征一个交叉路口的中心点坐标；步骤2，输入待匹配影像数据，提取待匹配影像数据中的所有交叉路口，构成交叉路口点集r
j
；步骤3，根据待匹配影像的尺寸设定约束范围tdis，对于r
i
中的每个点，寻找r
i
内到该点距离不超过tdis的点，与该点构成三角形，所有不同的三角形构成r
i
的三角形描述库将中的每个三角形表征为一个二维坐标，得到的二维分布ki
(x,y)
；步骤4，统计交叉路口点集r
j
中的所有三角形，构成r
j
的三角形描述库将中的每个三角形表征为一个二维坐标，得到的二维分布kj
(x,y)
；步骤5，依据kj
(x,y)
中每个坐标点的坐标，在ki
(x,y)
中找到位置最接近的坐标点作为近似匹配点，并以每个匹配点为圆心、预设长度为半径划定候选区；步骤6，基于顶点限制条件和边长限制条件，在各候选区中找到kj
(x,y)
中坐标点在ki
(x,y)
中的精确匹配点，得到kj
(x,y)
与ki
(x,y)
的精确匹配关系；步骤7，根据kj
(x,y)
与ki
(x,y)
的精确匹配关系，得到r
j
与r
i
的匹配关系，进而得到待匹配影像数据中各交叉路口的定位结果。2.根据权利要求1所述的一种基于三角形匹配原则的道路交叉路口定位方法，其特征在于，步骤3中，根据待匹配影像的尺寸设定约束范围tdis，具体方式为，将tdis设定为待匹配影像中两个交叉路口的最远距离。3.根据权利要求1所述的一种基于三角形匹配原则的道路交叉路口定位方法，其特征在于，步骤3和步骤4中，将三角形表征为二维坐标的方式为：以三角形的最大内角值和最小内角值作为二维坐标。4.根据权利要求1所述的一种基于三角形匹配原则的道路交叉路口定位方法，其特征在于，步骤6的具体方式为：步骤601，对于一个候选区，统计其中所有三角形的所有顶点，如果某一顶点在中出现的频次p不满足p≥n-1，n表示待匹配影像中交叉路口的个数，则将包含该顶点的三角形从本候选区中删除；步骤602，对于一个候选区，统计其中所有三角形的边长，选出与中待匹配的三角形边长相符的三角形，该三角形的二维坐标即为精确匹配点。

技术总结
本发明公开了一种基于三角形匹配策略的道路交叉路口定位方法，属于图像处理技术领域。其包括：输入待匹配影像数据；提取影像数据所有交叉路口，统计交叉路口点集；统计交叉路口点集中各点之间的三角形拓扑信息描述；统计待匹配数据交叉口三角形拓扑信息的所有三角形内角二维分布在基础交叉口拓扑信息库中的分布；联合匹配限制条件，得到待匹配数据的匹配三角形；通过匹配三角形对应各顶点对应的交叉口匹配结果，即得到待匹配数据的交叉口定位结果。本发明充分利用道路交叉口之间拓扑关系的强唯一性和高鲁棒性，并利用三角形结构稳定的匹配原则，最终实现准确、可靠的道路交叉口定位，能够解决道路提取困难，无法快速准确匹配的问题。配的问题。配的问题。


技术研发人员：王敏 常晓宇 耿虎军 孙康 王港 刘宇 孙方德
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第五十四研究所
技术研发日：2023.04.06
技术公布日：2023/7/12