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基于外延特征的栅格地图噪声去除算法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了既能去除彩色城市交通地图的噪声,又能保持有用信息不致损失,在对彩色地图进行像素分类、聚类的基础上,提出了一种基于外延特征的栅格地图噪声去除新算法,该算法首先以所处理的噪声像素为原点建立一个极坐标,再通过8方向搜索来获得噪声像素的外延特征;然后按照“无偏”聚类准则与“有偏”聚类准则,确定该噪声点对道路或区域的新聚类。实验结果表明,该新方法不仅完全去除了地图中的噪声,而且使区域和道路界限分明。 相似文献
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新型遗传模拟退火算法求解物流配送路径问题 总被引:18,自引:0,他引:18
文中提出了将遗传算法和模拟退火算法结合,并加入了记忆装置.根据这种想法设计了一种有记忆功能的遗传模拟退火算法,并进行了试验计算.结果表明用这种有记忆功能的遗传模拟退火算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上解决一些问题,从而得到较高质量的解. 相似文献
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交通矢量地图离散非线性校正算法 总被引:3,自引:1,他引:2
该文从交通矢量地图的基本特征出发,在深入分析矢量地图的网络拓扑结构的基础上提出了一种新的矢量地图自动校正算法,即:离散非线性校正算法。算法的关键在于离散块的选取以及所选取离散块内各节点的相应调整。通过对整个地图平面的分块非线性校正,在合理选取校正样本的情况下能够对整个地图的所有局部区域达到最优的校正。与传统的线性自动校正算法相比,这种算法可以有效地消除矢量地图中的非线性误差,理论上也有所深入。实验中将该算法应用于合肥、成都等城市的矢量地图校正中,取得了良好的校正效果。应用校正算法得到的交通矢量地图将为交通管理或监控导航系统提供准确的资料信息和更好的智能决策服务,从而给人们生活带来极大的便利。 相似文献
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根据彩色公路交通地图的图像特征,提出一种新颖的道路识别与提取方法。这种方法包括三个关键步骤。首先,根据区域的特征,提取出区域的灰度值;其次,根据道路的颜色和形状特征以及数字图像处理的一些方法(如对象的连通成分等),识别并提取出道路的颜色;最后,为了获得完整的道路网络,一些道路连接方法被提出。这种算法已经被应用于许多彩色公路地图图像中去提取道路网络。大量成功的实例表明这个算法是非常有效的。 相似文献
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A*算法在矢量地图最优路径搜索中的应用 总被引:5,自引:2,他引:3
在交通地理信息系统应用中,如何既快速又准确地找到最优路径是一个关键的问题.将人工智能领域的A*算法引入到矢量地图的最优路径搜索中来,论述了应用于矢量地图最优路径搜索的A*算法是一种完备的算法.同时,针对交通矢量地图的特点,提出了一种将矢量地图本身节点的数据结构和A*算法需搜索的节点数据结构在索引时相互联系,在计算时又相互分离的策略,提高了A*算法的执行效率.实验表明这种改进数据结构的A*算法在准确性和快速性方面都取得了令人满意的效果. 相似文献
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为了适应栅格地图向矢量地图转化的需求,提出一种彩色公路地图道路自动获取的结构元素方法.该方法包括2个关键步骤:第一步自动识别所有的区域像素并且将其全部置于白色;第二步通过完全消除区域中的文字、图标等噪声来获取道路.为了说明文中方法的有效性,将其应用到一大类彩色公路地图,并通过与已有方法的对比说明了其优越性. 相似文献
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将栅格地图作为图源来生成矢量电子地图的关键一步,就是首先识别交通地图上的特殊图标。交通地图中有许多像医院、电信、政府等特出图标,如何识别这些图标,实现在矢量地图中对以上信息的自动添加,一直是业内研究的课题之一。基于特征模板匹配法,从颜色特征着手,利用最大最小距离算法和颜色一致性聚类分析,实现对栅格地图中特殊图标的快速、准确识别。以医院图标为例,介绍识别过程和软件实现,最后给出仿真结果。 相似文献
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多权值概率论实时地图匹配 总被引:1,自引:1,他引:0
地图匹配算法是智能交通系统中车辆导航的重要组成部分。把地图匹配的算法分为不同阶段:初始阶段匹配、路口区域匹配、车辆在匹配道路上的位置确定。按不同匹配阶段采用相应匹配算法,同时根据不同情况采取相应的补偿方式,减少了道路方向上的匹配误差。根据概率理论和内积理论,构造了合适的不同权值函数,最后根据总的权值确定匹配参数。通过在MATLAB平台上与目前现有算法进行仿真对比,该算法在不引入复杂运算的前提下,提高了匹配与显示准确度。 相似文献
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