申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-04-24

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118094476B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/23213;G06F16/29;G06N3/006;G06V20/13;G06V20/10;G06V20/54;G06Q50/40;G08G1/017

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明属于交通控制领域，涉及一种融合卫星遥感图像和数字路网的行驶车辆车道判断方法，该方法通过融合卫星遥感图像数据和已有数字路网数据信息来判断车辆的行驶车道，当道路上车辆较多时，考虑车辆与车辆之间的相对位置信息，使用聚类分析方法捕捉车辆位置分布的特征；当道路上车辆较少时，考虑道路上车辆的位置总是最大可能分布在车道的正中间，建立相应最小误差方程，采用粒子群算法对车辆的行驶车道进行判断，该方法在无需测量车道宽度以及道路边界的情况下，在统计意义上实现车辆的行驶车道判断，这对于大范围城市道路网络交通状态感知和交通管理控制等应用领域，具有现实意义。

主权项：1.一种融合卫星遥感图像和数字路网的行驶车辆车道判断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1.读取卫星遥感图像识别的车辆数据和开放平台的数字路网数据，建立观测区域内的车辆集合和路段集合；观测区域内的车辆集合Vc={V1,V2,...,Vi,...,Vp}，代表车辆集合Vc中有p辆车，Vi表示编号为i辆的车辆，Vp表示编号为p辆的车辆；Vi=[i,pc,Rj,Lk,dist]，其中i表示车辆编号，pc表示车辆i的中心坐标，Rj表示车辆i的从属路段的编号，Lk表示车辆i的行驶车道编号，dist表示车辆i到路段中心线的最短距离；观测区域内的路段集合Rc={R1,R2,...,Ri,...,Rn}，代表路段集合Rc中有n条路段，Ri表示一条编号为i的路段，Rn表示一条编号为n的路段，Ri={pr1,pr2,...,prj,...,prm}，代表路段Ri由m个连接点顺序连接，其中prj表示路段i上的第j个连接点的坐标，prm表示路段i上的第m个连接点的坐标；步骤2.根据车辆的中心坐标以及路段集合中各个路段的连接点坐标，计算车辆到达各路段的距离，确定车辆的从属路段；步骤3.若同一条路段上的各条车道宽度相等；车辆位置以车道中线为中心呈正态随机分布，则计算车辆的行驶车道方法为：步骤3.1.遍历车辆集合，搜索所有车辆Vi=[i,pc,Rj,Lk,dist]数组中Rj具有相同从属路段i值的车辆，构成车辆子集Vci，Vci=[V1,V2,...,Vj,...,Vq]，其中i表示子集中所有车辆都从属于路段Ri，q表示车辆子集中一共有q辆车辆；步骤3.2.提取车辆子集Vci中所有车辆到路段中心线的最短距离dist，构成距离子集Disti=[dist1,dist2,...,distj,...,distq]，其中distj表示第j辆车到路段中心线的最短距离；步骤3.3.根据步骤3.1计算得到的车辆子集Vci的q值判断车辆数量多少，若q小于30辆，则转入步骤3.4，大于等于30辆则转入步骤3.5；步骤3.4.以所有车辆最大程度接近路段中心线为车道宽度优化目标，基于粒子群算法计算最优车道宽度Kn，根据Kn值计算车辆的行驶车道数；步骤3.5.采用K-means聚类分析方法来估算车辆的行驶车道，聚类分析的中心数量集合Km=[1,2,...,2×roundMaxDisti2.5+1]；其中，MaxDisti为距离子集Disti中的最大距离；在Km集合中顺序选择一个元素Kmt=K，作为聚类中心的数量，在距离子集Disti中随机选择K个作为簇中心{μ1,μ2,...,μKmt}，根据聚类距离确定Disti中所有元素所属的簇，其中聚类距离为Disti中的元素到达其簇中心μj的欧式距离；更新簇中心，μj`=ΣDistij|μj|，其中Distij为第j个簇内的Disti，|μj|表示簇内包括的样本容量；当新簇中心和原簇中心欧式距离平方|μj`-μj|2小于阈值ξ，终止计算，否则更新簇中心为μj`；对比Km集合中所有可选的K值对应的簇内中心距离总和Sumd，计算Sumd随K值减少而发生变化的一阶差分，计算一阶差分随K值增加的一阶差分改进效率比值，计算一阶差分改进效率比值基数标准化值，取最大一阶差分改进效率比值基数标准化值对应的K值作为聚类中心数量，即车道的数量；根据聚类分析结果，将K个簇中心对应的距离值按照从小到大顺序排列，各簇内车辆对应行驶于相应的K个车道上。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 融合卫星遥感图像和数字路网的行驶车辆车道判断方法

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