| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构 | 第15-18页 |
| 2 地图提取相关概念及技术概述 | 第18-26页 |
| 2.1 电子地图概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 电子地图的优势 | 第19-20页 |
| 2.1.2 电子地图面临的困境 | 第20页 |
| 2.2 GPS数据的特征 | 第20页 |
| 2.3 时空数据挖掘技术概述 | 第20-24页 |
| 2.3.1 时空数据的特性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 空间聚类方法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于k-阶夹角的地图拓扑提取算法 | 第26-40页 |
| 3.1 GPS数据预处理算法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 GPS停滞点的定义 | 第26-27页 |
| 3.1.2 GPS停滞点的预处理方案 | 第27-28页 |
| 3.2 基于k-阶夹角的路口提取算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 QSF算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 k-阶夹角 | 第30-32页 |
| 3.2.3 路口提取算法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于层次聚类的路口转向规则提取算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 簇间距离度量 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于最小距离的层次聚类算法在路口规则中的应用 | 第35-36页 |
| 3.4 基于k-阶夹角的道路拓扑提取算法 | 第36-38页 |
| 3.4.1 弯曲路段 | 第36-37页 |
| 3.4.2 平直路段 | 第37页 |
| 3.4.3 道路拓扑提取算法 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 实验与验证 | 第40-52页 |
| 4.1 数据来源 | 第40-41页 |
| 4.2 数据预处理及结果分析 | 第41-43页 |
| 4.2.1 数据转换处理 | 第41页 |
| 4.2.2 数据清洗处理 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第43-49页 |
| 4.3.1 停滞点预处理结果分析 | 第43-44页 |
| 4.3.2 QSF算法的实验分析 | 第44-45页 |
| 4.3.3 路口提取算法的实验分析 | 第45-46页 |
| 4.3.4 路口转向规则实验分析 | 第46-49页 |
| 4.3.5 道路拓扑提取算法实验分析 | 第49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-52页 |
| 5 地图拓扑可视化软件的实现 | 第52-60页 |
| 5.1 开发环境及工具 | 第52页 |
| 5.2 B/S三层架构 | 第52-54页 |
| 5.2.1 三层体系架构的原理 | 第53页 |
| 5.2.2 三层结构的优点 | 第53-54页 |
| 5.3 地图拓扑可视化软件的总体设计与实现 | 第54-59页 |
| 5.3.1 数据录入与解析模块 | 第55-57页 |
| 5.3.2 算法应用与数据存储模块 | 第57-58页 |
| 5.3.3 地图拓扑可视化模块 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士期间的成果 | 第68页 |