As an alternative to expensive road

As an alternative to expensive road surveys, we are working toward a
method to infer the road network from GPS data logged from regular vehicles.
One of the most important components of this problem is to find road
intersections. We introduce an intersection detector that uses a localized shape
descriptor to represent the distribution of GPS traces around a point. A
classifier is trained on the shape descriptor to discriminate intersections from
non-intersections, and we demonstrate its effectiveness with an ROC curve. In a
second step, we use the GPS data to prune the detected intersections and
connect them with geometrically accurate road segments. In the final step, we
use the iterative closest point algorithm to more accurately localize the position
of each intersection. We train and test our method on GPS data gathered from
regular vehicles in the Seattle, WA, USA area. The tests show we can correctly
find road intersections.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นทางเลือกในการสำรวจถนนแพง เราทำงานไปวิธีรู้เครือข่ายถนนจากข้อมูล GPS ที่บันทึกจากยานพาหนะทั่วไปส่วนประกอบสำคัญที่สุดของปัญหานี้คือการค้นหาถนนแยก เราแนะนำเครื่องตรวจจับการตัดที่ใช้รูปภาษาท้องถิ่นบอกถึงการกระจายของร่องรอย GPS รอบจุด Aclassifier จะอบรมการบอกรูปร่างแยกจากการถือเขาถือเราไม่แยก และเราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิผลกับการโค้ง ROC ในการขั้นตอนที่สอง เราใช้ข้อมูล GPS ลิดแยกตรวจพบ และเชื่อมต่อเข้ากับส่วนถนน geometrically ถูกต้อง ในขั้นตอนสุดท้าย เราใช้อัลกอริธึมจุดใกล้เคียงที่สุดซ้ำต้องแปลตำแหน่งได้แม่นยำมากขึ้นสี่แยกแต่ละ เราฝึก และทดสอบวิธีการรวบรวมจากข้อมูลจีพีเอสของเรายานพาหนะที่ปกติในซีแอตเทิล WA สหรัฐอเมริกา แสดงการทดสอบเราสามารถอย่างถูกต้องหาจุดตัดของถนน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในฐานะที่เป็นทางเลือกในการสำรวจถนนที่มีราคาแพงเรากำลังทำงานที่มีต่อวิธีการที่จะสรุปเครือข่ายถนนจากข้อมูล GPS จากยานพาหนะเข้าสู่ระบบปกติ. หนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของปัญหานี้คือการหาถนนทางแยก เราแนะนำเครื่องตรวจจับจุดตัดที่ใช้รูปร่างที่มีการแปลอธิบายเพื่อเป็นตัวแทนของการกระจายตัวของจีพีเอสมีร่องรอยรอบจุด จําแนกได้รับการฝึกฝนที่บ่งรูปร่างแตกต่างแยกจากทางแยกที่ไม่ได้และเราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของมันที่มีเส้นโค้ง ROC ในขั้นตอนที่สองเราจะใช้ข้อมูลจีพีเอสในการตัดทางแยกที่ตรวจพบและเชื่อมต่อพวกเขาด้วยความถูกต้องทางเรขาคณิตส่วนถนน ในขั้นตอนสุดท้ายเราใช้อัลกอริทึมจุดที่ใกล้ที่สุดซ้ำให้มากขึ้นได้อย่างถูกต้อง จำกัด วงตำแหน่งของสี่แยกแต่ละ เราฝึกอบรมและทดสอบวิธีการของเราในการรวบรวมข้อมูล GPS จากยานพาหนะประจำในซีแอตเทิพื้นที่สหรัฐอเมริกา การทดสอบแสดงให้เราได้อย่างถูกต้องสามารถหาทางแยกถนน