车辆轨迹数据的道路学习提取法

• 作者: 孙群 徐立 温伯威 赵云鹏 陆川伟 陈冰
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深度学习 条件生成式对抗网络 车辆轨迹 车行道级道路提取 朝向-颜色映射
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 地图学与地理信息
• 页码范围: 692-702
• 页数: 11页
• 分类号: P208
• 字数: 7822字
• 语种: 中文

摘要

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法.本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型.首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据.试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙群		94	576	12.0	17.0
2	温伯威		22	83	6.0	8.0
3	徐立		33	105	6.0	9.0
4	陈冰		13	6	2.0	2.0
5	陆川伟		8	1	1.0	1.0
6	赵云鹏		10	8	2.0	2.0