研究背景与重要性
立交桥是城市交通的枢纽和交通基础设施的重要组成部分， 提取精细的立交桥结构对交通规划和车辆导航有重要意义。 然而，由于立交桥的层次结构与转向关系较一般交叉口都更为复杂， 使用缺少高程信息的轨迹数据提取精细的立交桥结构充满挑战。
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众源轨迹数据的优势与挑战
众源轨迹数据优势
获取便捷
成本低
覆盖广
范围大
现势性高
实时更新
数据量大
海量数据
处理简单
易处理
语义丰富
行车信息
面临的挑战
数据质量问题
- • 轨迹类型混杂（步行、骑行、驾车）
- • 定位精度影响，存在漂移误差
- • 设备信号干扰
- • 移动行为主观不确定性
立交桥结构复杂性
- • 层次化三维结构
- • 内部道路密集交织
- • 多次方向转换
- • 缺少可靠高程信息
现有研究现状与局限性
现有研究分类
结构提取方法
- • 密度栅格图+Voronoi图方法
- • 多层次骨架化算法
- • 增量式融合轨迹方法
- • 深度学习模型自主学习
交叉口识别方法
- • 局部形状描述器识别
- • 速度阈值和方向变化分类
- • 转向点对识别提取
- • 局部G*统计量热点识别
现有方法局限性
结构简化问题
提取结果存在锯齿和伪道路， 难以反映交叉路口细部信息， 会将公路桥误提为十字路口
连接错误
在复杂交叉口处结构过于简化， 有明显错误连接， 难以反映真实转向关系
立体结构缺失
未区分道路上下交叠情况， 对立交桥内部结构适应性不强， 容易引入错误连接
本文提出的创新方法
正逆向追踪与融合方法
本文顾及轨迹点的宏观有序连接与微观相似集聚， 提出一种正逆向追踪与融合的立交桥结构自动提取方法。 采用"先分后合"的策略提取立交桥结构。
第一步
众源轨迹数据处理
第二步
子结构追踪
第三步
结构融合
数据处理
轨迹滤选
- • 基于特征约束规则
- • 滤选立交桥主体轨迹
- • 剔除干扰轨迹
质量控制
- • 形态指数筛选
- • 定位精度评估
- • 速度特征约束
轨迹追踪
正逆向追踪
- • 以出入口为种子点
- • 潜在分岔点感知验证
- • 基于流聚类的轨迹分流
结构提取
- • 递归追踪轨迹束
- • 冗余分支剔除
- • 有向树状图建模
结构融合
两阶段融合
- • 分别融合正逆向子结构
- • 基于同一地理位置分岔点
- • 互补融合提取完整结构
结果优化
- • 几何完整性保证
- • 拓扑正确性验证
- • 车行道级结构提取
方法创新点
理论创新
- • 兼顾轨迹连续性和航向分异
- • 正逆向追踪互补策略
- • "先分后合"的结构提取思路
- • 两阶段融合机制
技术创新
- • 特征约束规则轨迹滤选
- • 潜在分岔点感知验证
- • 基于流聚类的轨迹分流
- • 有向树状图结构建模
实验结果与性能评估
实验设置
实验数据
- • 数据来源：深圳市众源轨迹数据
- • 研究对象：7种类型立交桥
- • 分布区域：城市和郊区
- • 验证方法：遥感影像对比
立交桥类型
- • 三叉喇叭形立交桥
- • 四叉双喇叭形立交桥
- • 四叉部分苜蓿叶形立交桥
- • 四叉组合式立交桥
- • 涡轮式立交桥
- • 完全苜蓿叶形立交桥
- • 变形苜蓿叶形立交桥
性能评估结果
总体GEO精确度
提取结构基本位于遥感影像中 真实立交桥道路的中心位置
总体TOPO精确度
拓扑连接关系正确， 无错误连接情况
方法优势分析
几何精度高
提取的立交桥结构能够准确反映 真实道路的几何形状和空间位置
有效避免了道路交叉堆叠处的 错误连接问题
结构完整
能够提取车行道级的完整 立交桥二维结构
技术特点
轨迹连续性
结合轨迹的连续性特征， 通过追踪重访车辆行驶路径， 保证结构提取的连贯性
航向分异
利用局部轨迹点群的航向分异特征， 有效识别道路分合流情况， 提高结构提取精度
实际应用与发展前景
应用领域
城市规划
交通规划管理， 基础设施建设， 城市发展规划
地图服务
高精度地图构建， 导航服务优化， 路网数据更新
智能交通
自动驾驶支持， 交通流量管理， 智能导航系统
技术优势
自动化程度高
- • 自动轨迹滤选和质量控制
- • 自动结构追踪和提取
- • 自动融合和优化
- • 减少人工干预需求
适应性强
- • 适用于多种立交桥类型
- • 处理复杂三维结构
- • 克服高程信息缺失
- • 鲁棒性好
发展前景
技术发展方向
结合深度学习技术， 提高自动化程度； 融合多源数据， 增强结构提取精度
应用拓展
扩展到更复杂立体交通设施； 支持实时动态更新； 服务智慧城市建设