检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王冰雪山东科技大学

学位级别：硕士

随着旅游发展数字化、互联网发展智能化、信息技术发展便捷化，旅游资源交换与共享进入新阶段。信息通讯技术与智能手机的快速发展使时空数据的获取变得更加简单可行。gnss轨迹、位置照片等数据为游客时空行为的研究带来了全新的数据源... 详细信息

随着旅游发展数字化、互联网发展智能化、信息技术发展便捷化，旅游资源交换与共享进入新阶段。信息通讯技术与智能手机的快速发展使时空数据的获取变得更加简单可行。gnss轨迹、位置照片等数据为游客时空行为的研究带来了全新的数据源，拓宽了旅游研究的视角。旅游是指旅游者在旅途发生空间位置移动时所产生的一系列旅游行为，利用游客轨迹数据深入挖掘游客在景区内的时空行为规律，了解游客的旅游动机，对于景区的规划设计、游客管理及市场营销等具有重要意义。　　本文在山岳型旅游景区、游客时空行为、游客路径轨迹、旅游目的地形象感知和时间地理学等概念与理论的指导下，对游客时空行为的相关研究做了全面梳理。确定了以中国著名山岳型景区华山为研究对象，基于两步路网站上的由gnss传感器记录的游客轨迹和位置照片数据，通过气候舒适度指数、马尔可夫链、聚类分析及卷积神经网络模型等方法分析游客时空行为模式，试图深化对小尺度游客时空行为规律与模式的认知，以期为提高游客的旅游体验、加强景区旅游管理提供指导和建议。主要研究结果如下:　　(1)在游客时间行为特征上。华山景区旅游季节性相对较弱，高峰期集中分布在4-10月，景区全年旅游热度主要受气候和节假日的双重影响。游客登山时间集中于上午8-10点，旅游活动平均时长为9时，与其他旅游目的地在一日内同游的可能性极小。游客拍照活动在日内的变化规律整体呈现“M”模式，5:00-5:59时段的增幅达到最高。　　(2)在游客空间行为特征上。华山景区客源市场的空间分布西北与东南两侧对比明显，这与客源地资源分布、经济发展水平、交通状况、入口分布密度等因素密切相关。游客轨迹的空间分布与华山景区路线相吻合，主要分布在“自古华山一条路”和主峰附近，空间集聚程度较高。依据游客拍摄数量和停留时长将华山景区划分为景色优美区、停留休息区和索道节点区三个功能。根据景点间的转移概率将游客移动模式总结为相邻转移型、跨越转移型和中心转移型三种模式，总体上，游客在相距较近的景点间转移概率较大，随着景点间距离的增加，游客的转移概率也逐渐减少，呈现出距离衰减效应。　　(3)在游客时空行为特征上。华山景区的热点区域在不同时段都聚集在五个主峰及其周边，北峰游客的聚集度程度一直较高，11:00-16:59时段为北峰索道高压时段，11:00-13:59时段为西峰索道的运营高峰时段。有效样本的聚类分析显示，游客的时空行为模式被分为日间登山型、夜爬观日型和全天游览型3种，日间登山型旅游者样本数占到全部有效样本的70.57％，体现了多数游客探索自然，挑战自我的旅游动机。　　(4)在游客认知形象特征上。得到了建筑、自然、人物、交通/设施、动植物、文化和其他等7类旅游形象，其中游客对华山的自然、文化和建筑的关注度高。不同游客认知形象整体在空间上呈单核和多核两种形式的点状分布，不同认知形象的空间分布具有较明显差异。

关键词： gnss轨迹数据时间地理学移动模式时空行为模式华山景区

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基于gnss轨迹数据的道路平面线形多模态拟合与优化研究

基于GNSS轨迹数据的道路平面线形多模态拟合与优化研究

引用

作者：邓李托长安大学

学位级别：硕士

道路平面线形是道路设计与建设的重要资料,其自动化提取一直是交通运输领域研究的对象。传统的基于单模型拟合的方法需预先进行线元判别工作,且该步骤直接影响模型精度与正确性。而直接对含有多类、多个线形模型中线数据进行拟合还原线... 详细信息

道路平面线形是道路设计与建设的重要资料,其自动化提取一直是交通运输领域研究的对象。传统的基于单模型拟合的方法需预先进行线元判别工作,且该步骤直接影响模型精度与正确性。而直接对含有多类、多个线形模型中线数据进行拟合还原线形的方法一直鲜有研究。因此本文基于RANSAC算法对gnss轨迹数据构建一种平面线形多模态拟合与优化方法。其主要内容如下:(1)基于RANSAC算法的道路平面线形多模态拟合方法。以传统RANSAC算法为理论基础,对含有多类、多个线形模型的gnss轨迹数据进行拟合,还原道路线形并提取要素值。具体地,针对道路平面线形的特殊性,在算法使用过程中,分别构建了平面线形三要素的数学模型与距离计算方法;基于测量精度确定距离阈值;基于最小长度确定数量阈值;基于动态更新确定最大迭代次数;基于线形模型确定最小数据点抽样数量。建立了适用于道路平面线形拟合的RANSAC算法使用方法,提升了算法的适用性与自动化程度。(2)基于规范与连通性的RANSAC算法寻优条件改进方法。本文通过在算法迭代寻优过程中加入几何约束与连通性约束,使算法更适用于道路平面线形拟合这一具体对象,具体地,依据《公路路线设计规范》中对各类线形的参数规定剔除结果不满足规范的模型;依据分段凸包与内点的关系剔除不符合路线走向的模型,该方法有效避免了错误结果的输出,提升了算法的可信度。(3)基于最小二乘法与能量函数的初值优化方法。通过最小二乘法对输出的直线与圆曲线模型内点做再拟合来优化模型参数,对拟合结果迭代进行‘最小二乘法优化—确定新模型内点集—再优化’至结果不变来优化初值精度。以该初值结果为基础,引入能量函数构建相邻模型的竞争关系,并通过最短路径算法求解最小从而优化拟合初值,解决要素值附近标签错分配或不分配的问题,提升了输出结果的连续性与精度。使用本文建立的拟合优化方法,对采集的高速与省道实验路段轨迹数据进行平面线形拟合,结果表示:本方法在线形还原准确度上有明显提升;在拟合精度上略高于对比方法同时具有良好的稳定性;在要素值提取方面,精度相当但本文所提方法结果更完整。本文研究成果为道路平面线形信息获取提供了一种新的多模态拟合方法,有助于设计资料丢失路段的线形重构,服务道路改扩建与信息化。

关键词：道路平面线形 gnss轨迹数据线形拟合 RANSAC算法结果优化

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耦合公众车载影像与gnss轨迹的精细道路信息众包提取方法

引用

测绘学报 2025年第1期54卷 194-205页

作者：曹正阳张华祖赵紫龙齐恒唐炉亮武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 香港中文大学地理与资源管理学系中国香港999077 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201

精细度高、现势性好的道路地图对于自动驾驶、智能交通等领域至关重要。但现有的道路测绘方法存在数据采集成本高、更新周期长等问题,无法满足智能交通对地图高时空精度的需求。公众车辆上广泛搭载的车载CCD相机与gnss等传感器,提供了... 详细信息

精细度高、现势性好的道路地图对于自动驾驶、智能交通等领域至关重要。但现有的道路测绘方法存在数据采集成本高、更新周期长等问题,无法满足智能交通对地图高时空精度的需求。公众车辆上广泛搭载的车载CCD相机与gnss等传感器,提供了低成本、覆盖广的众包时空数据,可有效弥补传统测绘方法的不足。本文提出了一种耦合公众车载影像与gnss轨迹的精细道路信息众包提取方法,以解决现有高精度地图成本高、更新慢、现势性低的问题。首先,本文基于跨层细化网络检测车载影像中的车道线信息;然后,基于灭点进行车载相机标定,并提出一种基于马尔可夫链的车道坐标动态计算方法,通过耦合影像与轨迹数据,解算车道线绝对位置;最后,构建一种融合众包gnss轨迹与影像信息的高精细度道路生成模块,生成精细度高、鲜活性好、具有车道级信息的道路地图。试验以上海市虹口区的真实众包数据集为例,生成的精细道路地图在1 m范围内达到了87.43%的精度,表明本文方法有望成为一种低成本、高鲜度、覆盖广的众包测绘方法,为精细道路信息的获取提供了周期短、成本低的有效解决方案。

关键词：公众车载影像 gnss轨迹数据精细车道级道路地图众包感知

来源：评论

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