Vi föreslår en ny ram för segmentering och gruppering av vägkartans slutsatser från GPS-spår. Vi presenterar först en progressiv Density-Based Spatial Clustering of Application med Noise (DBSCAN) algoritm med en orienteringsbegränsning för att partitionera hela punktuppsättningen av spår i kluster som representerar vägsegment. Därefter utvecklas en ny punktklustergrupperingsalgoritm, enligt den topologiska relationen och den rumsliga närheten av punktklustren för att återställa vägnätet. Efter att ha genererat punktklustren, används den robusta lokalt förankrade scatterplot Smidig (Lowess) metoden för att extrahera sina centerlinjer. Vi föreslår sedan att bygga den topologiska relationen av centerlines av en Hidden Markov Model (HMM)-baserad karta matchande algoritm; och att bedöma om den rumsliga närheten mellan punktkluster genom att anta avstånden från punkterna till centerline uppfyller en Gaussian fördelning. Slutligen är punktklustren grupperade efter deras topologiska förhållande och rumsliga närhet för att bilda drag för att återställa färdplanen. Experimentella resultat visar att vår algoritm är robust mot buller och varierande provtagningsfrekvenser. De framtagna färdplanerna visar hög geometrisk noggrannhet.
Qiu och Wang REF föreslog en offlinelösning som kallas segmentering och gruppering ram, som kluster spårpunkter och sedan extraherar centerlines med den lokalt viktade scatterplot slät metod.
Road Map Inference: A Segmentation and Grouping Framework
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}