利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法

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利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法

安晓亚, 孙群, 尉伯虎

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安晓亚, 孙群, 尉伯虎. 利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 224-228.

引用本文:

安晓亚, 孙群, 尉伯虎. 利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 224-228.

AN Xiaoya, SUN Qun, YU Bohu. Feature Matching from Network Data at Different Scales Based on Similarity Measure[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 224-228.

Citation:

AN Xiaoya, SUN Qun, YU Bohu. Feature Matching from Network Data at Different Scales Based on Similarity Measure[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 224-228.

利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法

¹信息工程大学测绘学院,郑州市陇海中路66号450052;²西北核技术研究所,西安市710024

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071297)

作者简介:
安晓亚，博士生，现从事地理空间数据更新方面的研究。

中图分类号: P208

Feature Matching from Network Data at Different Scales Based on Similarity Measure

¹Institute of Surveying and Mapping,Information Engineering University,66 Middle Longhai Road,Zhengzhou 450052,China;² Northwest Nuclear Institute of Technology,Xi'an 710024,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41071297)

摘要: 提出了一种基于相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法。首先进行结点、弧段的粗匹配,然后利用结点-弧段拓扑关系的相似性和离散Fréchet距离进行精确匹配,匹配过程将几何、语义、拓扑、结点和弧段匹配有效结合起来,最后以可视化方式将不同匹配结果进行显示,以便人机交互。实验表明,该算法可有效地匹配各种复杂情况下的同名道路,并提高匹配的正确率和速度。
- 数据集成 /
- 相似性度量 /
- 地图匹配 /
- Hausdorff距离 /
- 离散Fréchet距离
Abstract: An algorithm for feature matching from network data at different map scaled based on similarity measure is presented.The whole strategy of matching is the first pre-matching of nodes and arcs,followed by accurate matching through similarity of node-arc topologies and discrete Fréchet distance.The matching process combines the matches in geometry,semantics,topology,nodes and arcs effectively.Finally,the different matching results are displayed to facilitate the human-computer interaction.The experimental results show that this method can match correspondent roads under complicated conditions effectively,and heighten the correctness and the speed of the feature matching.
- data integration /
- similarity measure /
- map matching /
- Hausdorff distance /
- discrete Fréchet distance

[1]	李健, 曹垚, 王宗敏, 王广印. 融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(2): 250-257. doi: 10.13203/j.whugis20180204
[2]	信睿, 艾廷华, 晏雄锋, 杨敏. 相似性度量支持下的隐喻地图轮廓设计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(4): 625-632. doi: 10.13203/j.whugis20170153
[3]	程绵绵, 孙群, 李少梅, 徐立. 多尺度点群广义Hausdorff距离及在相似性度量中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(6): 885-891. doi: 10.13203/j.whugis20170305
[4]	赵文晔, 高井祥, 李增科, 姚一飞. 地图匹配辅助的KF-PF室内定位算法模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 806-812. doi: 10.13203/j.whugis20150707
[5]	陈占龙, 吴亮, 谢忠, 张丁文. 利用约束满足问题进行多洞面实体相似性度量 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 745-751, 785. doi: 10.13203/j.whugis20160191
[6]	朱递, 刘瑜. 一种路网拓扑约束下的增量型地图匹配算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(1): 77-83. doi: 10.13203/j.whugis20150016
[7]	谢金运, 涂伟, 李清泉, 常晓猛, 马承林, 李追日, 黄练. 大规模浮动车流数据并行地图匹配方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(5): 697-703. doi: 10.13203/j.whugis20140847
[8]	安晓亚, 刘平芝, 杨云, 侯溯源. 一种线状要素几何相似性度量方法及其应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1225-1229. doi: 10.13203/j .whu g is20130495
[9]	张云菲, 杨必胜, 栾学晨. 语义知识支持的城市POI与道路网集成方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(10): 1229-1233.
[10]	李强, 曹鹏, 缪立新. 针对探测车历史数据的离线地图匹配算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(2): 244-247.
[11]	李清泉, 胡波, 乐阳. 一种基于约束的最短路径低频浮动车数据地图匹配算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(7): 805-808.
[12]	唐永鹤, 陶华敏, 卢焕章, 胡谋法. 一种基于Harris算子的快速图像匹配算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(4): 406-409.
[13]	谢明霞, 王家耀, 郭建忠, 陈科. 不等距划分的高维相似性度量方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(7): 780-783.
[14]	吕钊, 康志忠. 利用地面激光扫描数据进行建筑物变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1284-1289.
[15]	刘春, 杨超, 范业明. 基于流动车数据的道路车速匹配与实时发布 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(4): 394-398.
[16]	吴立新, 徐磊, 车德福. 地层本体及其在大区域钻孔数据集成中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 144-148.
[17]	吴孟泉, 宋晓东, 崔伟宏. 基于本体的异构空间数据的集成研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(10): 915-918.
[18]	邓敏, 钮沭联, 李志林. GIS空间目标的广义Hausdorff距离模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(7): 641-645.
[19]	杜培军, 唐宏, 方涛. 高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(2): 112-115.
[20]	韩雪培, 廖帮固. 海岸带数据集成中的空间坐标转换方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(10): 933-936.

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利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法

¹信息工程大学测绘学院,郑州市陇海中路66号450052;²西北核技术研究所,西安市710024

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071297)

作者简介:
安晓亚，博士生，现从事地理空间数据更新方面的研究。

收稿日期: 2011-12-15
刊出日期: 2012-02-05

中图分类号: P208

关键词:

相似性度量 /

Hausdorff距离 /

离散Fréchet距离

摘要: 提出了一种基于相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法。首先进行结点、弧段的粗匹配,然后利用结点-弧段拓扑关系的相似性和离散Fréchet距离进行精确匹配,匹配过程将几何、语义、拓扑、结点和弧段匹配有效结合起来,最后以可视化方式将不同匹配结果进行显示,以便人机交互。实验表明,该算法可有效地匹配各种复杂情况下的同名道路,并提高匹配的正确率和速度。

English Abstract

安晓亚, 孙群, 尉伯虎. 利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 224-228.

引用本文:

安晓亚, 孙群, 尉伯虎. 利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 224-228.

AN Xiaoya, SUN Qun, YU Bohu. Feature Matching from Network Data at Different Scales Based on Similarity Measure[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 224-228.

Citation:

AN Xiaoya, SUN Qun, YU Bohu. Feature Matching from Network Data at Different Scales Based on Similarity Measure[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 224-228.

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