高德地图与交通行业数据融合方法与流程

本发明涉及一种数据融合方法，具体涉及一种高德设施数据与行业设施数据融合的系统设计方法，本发明属于高德数据与交通行业数据融合领域。

背景技术

近年来，贵州省交通运输行业抓住“交通优先发展”战略机遇，基础设施建设飞速发展，在高速公路增量扩面、国省干线提等升级、农村公路通达通畅等方面取得了显著成绩，需要通过“一张图”掌握全省路网运行情况。由于互联网poi点名称与行业命名方式不一致，传统“一张图”的做法有两种方式，第一种为通过行业年报数据制作地图数据；第二种为将行业数据在互联网地图上展示。第一种方式优点为行业数据专业，设施属性齐全，缺点为更新不及时，一般一年一次，用户习惯于使用互联网地图，使用行业地图操作不方便；第二种优点为使用互联网地图复核用户使用习惯，缺点为互联网地图数据与行业数据仍为两套数据，无法有效关联，部分位置不准确。利用高德地图与交通行业数据融合应用是一种解决途径。

技术实现要素：

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种利用高德地图与交通行业数据融合的方法，解决传统“一张图”更新不及时、操作不方便、位置不准确的技术问题。

本发明是这样实现的：

高德地图与交通行业数据融合方法，包括：

步骤一：获取高德及行业数据，包括高德的poi点数据、路网拓扑数据，以及行业内设施属性数据；

步骤二：对行业异常数据进行处理，主要针对行业数据，包括缺失路线、桩号的设施数据；

步骤三：将行业桩号转换为经纬度，根据采集的公里桩数据及高德拓扑数据，通过三角函数，将桩号转换为经纬度；

步骤四：对设施进行分类，包括桥梁、隧道、收费站、互通立交、服务区，每类设备分开计算；

步骤五：依次选取高德每个设施，通过poi点分类，分别选择桥梁、隧道、收费站、互通立交、服务区；

步骤六：查找同一条路线上最近的行业设施，通过空间算法，找到同一条路线最近的设施；

步骤七：判断同一条路线最近设施是否超过500米，超过执行步骤八，未超过执行步骤九；

步骤八：通知行业单位补充基础数据；

步骤九：将查询的结果与高德选中设施进行关联。

优选的，建立poi点数据表，用于存放高德兴趣点数据；建立路网拓扑表，用于存放高德路网拓扑数据；建立公里桩表，用于存放行业管理所需桩号信息；建立桥梁表，用于存放桥梁基础信息；建立隧道表，用于存放隧道基础信息；建立收费站表，用于存放收费站基础信息；建立互通立交表，用于存放互通立交基础信息；建立服务区表，用于存放服务区基础信息；建立高德数据与行业数据关联表，用于存放高德数据与行业数据的关联信息。

优选的，所述poi点数据表的属性包括：poi点名称、poi点编码、路线编码、poi类型、poi点经度、poi点纬度，所述poi点数据表通过poi类型与桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站数据表进行关联。

优选的，所述高德路网拓扑数据表的属性包括：路线编码、路线名称、路段编码、路段名称、方向、路线起点经度、路线止点经度、路段经纬度集合，所述高德路网拓扑数据表通过路线编码与桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站数据表进行关联；所述公里桩数据表的属性包括：路线编码、桩号、经度、纬度，所述公里桩数据表通过路线编码、桩号、经度、纬度经过算法转换之后与与桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站数据表进行关联。

优选的，所述桥梁数据表的属性包括：桥梁名称、桥梁编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、长度、宽度、建设时间、建设单位、监理单位、管养单位名称等，所述桥梁数据表通过poi类型、桥梁编码和高德数据与行业数据关联数据表进行关联。

优选的，所述隧道数据表的属性包括：隧道名称、隧道编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、长度、宽度、高度、建设时间、建设单位、监理单位、管养单位名称等，所述隧道数据表通过poi类型、隧道编码和高德数据与行业数据关联数据表进行关联。

优选的，所述互通立交数据表的属性包括：互通立交名称、互通立交编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、管养单位名称等，所述互通立交数据表通过poi类型、互通立交编码和高德数据与行业数据关联数据表进行关联。

优选的，所述收费站数据表的属性包括：收费站名称、收费站编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、管养单位名称等，所述收费站数据表通过poi类型、收费站编码和高德数据与行业数据关联数据表进行关联。

优选的，所述服务区数据表的属性包括：服务区名称、服务区编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、服务内容、管养单位名称等，所述服务区数据表通过poi类型、服务区编码和高德数据与行业数据关联数据表进行关联。

优选的，所述高德数据与行业数据关联数据表的属性包括：poi点编码、poi点类型、设施编码，所述高德数据与行业数据关联数据表通过poi点编码与poi点数据表进行关联，通过poi点类型和设施编码与桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站数据表进行关联。

由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明解决传统“一张图”更新不及时、操作不方便、位置不准确的技术问题。

附图说明

图1是本发明高德地图与交通行业数据融合方法的步骤流程图；

图2是本发明高德地图与交通行业数据融合方法中数据业务关系图。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的实施例：

参照图1所示，本发明高德地图与交通行业数据融合方法，其特征在于，包括：

步骤一：获取高德及行业数据，包括高德的poi点数据、路网拓扑数据，以及行业内设施属性数据；

步骤二：对行业异常数据进行处理，主要针对行业数据，包括缺失路线、桩号的设施数据；

步骤三：将行业桩号转换为经纬度，根据采集的公里桩数据及高德拓扑数据，通过三角函数，将桩号转换为经纬度；

步骤四：对设施进行分类，包括桥梁、隧道、收费站、互通立交、服务区，每类设备分开计算；

步骤五：依次选取高德每个设施，通过poi点分类，分别选择桥梁、隧道、收费站、互通立交、服务区；

步骤六：查找同一条路线上最近的行业设施，通过空间算法，找到同一条路线最近的设施；

步骤七：判断同一条路线最近设施是否超过500米，超过执行步骤八，未超过执行步骤九；

步骤八：通知行业单位补充基础数据；

步骤九：将查询的结果与高德选中设施进行关联。

本发明中，桩号与经纬度转换关系，可以参考现有各种资料加以进行，本发明并不限定。

首先，基于图2，描述具体实施时各种数据表的构建以及相应功能。

因为行业管理位置标注为桩号，高德位置标注为经纬度，所以需要将桩号转换为经纬度。所以需要公里桩表来保存公里桩和经纬度的关联关系。主要属性包括：路线编码、桩号、经度、纬度。

例：g75路线公里桩属性及其对应具体值为：

路线编码=g75；

桩号=1362.000；

经度=106.708034；

纬度=26.859893；

由于桩号采集点为一公里一个，对于两个桩号之间的位置信息存放在路网拓扑表中。路网拓扑表的属性包括：路线编码、路线名称、路段编码、路段名称、方向、路线起点经度、路线止点经度、路段经纬度集合。通过路线编码及查询最近经纬度与路网拓扑表进行关联。

例：g75路线的路网拓扑属性及其对应的具体值为：

路线编码=g75；

路线名称=兰海高速；

路段名称=空；

路段编码=空；

方向=上行；

起点经度=106.90473328；

起点纬度=26.83745433；

止点经度=106.90505972；

止点纬度=26.83442756；

经纬度集合=106.9047332826.83745433,106.904940826.83694587,106.904992526.83673907,106.9050368126.83644366,106.9050515826.83608915,106.905044226.83566818,106.9050597226.83442756

对于行业管理的设施桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站桩号信息存放到各自对应的设施表中。以隧道表数据为例，桥梁表属性包括：隧道名称、隧道编码、路线编码、路线名称、桩号、经度、纬度、长度、宽度、高度、建设时间、建设单位、监理单位、管养单位名称等。

例：g75兰海高速的凉风垭隧道的属性及其对应的具体值为：

隧道名称=凉风垭隧道；

隧道编码=g75520322u0028；

路线编码=g75;

路线名称=g75兰海高速；

桩号=1148.576；

经度=空；

纬度=空；

长度=4106米；

宽度=10.2米；

高度=7米；

建设时间=2005年；

建设单位=贵州高速公路集团有限公司；

监理单位=湖南大学监理中心；

管养单位名称=遵义营运管理中心；

对于隧道数据表存放的隧道的行业管理属性，公里桩表存的位置属性，路网拓扑表存的是路段更精细的位置信息。通过一系列运算得到隧道桩号对应的经纬度信息。

步骤1：选取隧道表中凉风垭隧道的桩号，通过路线编码与公里装表进行关联，在公里桩表中查找比该桩号小的集合里面的最大值。凉风垭隧道桩号为1148.576，公里桩对应的比该桩号小的集合里面最大值为1148。

步骤2：查询获取公里桩表中1148对应的经纬度信息，经度为：106.832859，纬度为：28.267315。

步骤3：根据公里桩获取的经纬度，与路网拓扑表经纬度集合进行匹配得到距离最近的经纬度点。

匹配经纬度计算公式如下：

两个经纬度点最近距离计算公式：round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin((22.299439*pi()/180-lat*pi()/180)/2),2)+cos(22.299439*pi()/180)*cos(lat*pi()/180)*pow(sin((114.173881*pi()/180-lng*pi()/180)/2),2)))*1000)

起点经纬度：lng1，lat1，为公里桩表对应的经纬度：106.832859，28.267315。止点经纬度：lng2，lat2，为路网拓扑表对应的经纬度。106.832435，28.267354。当得到最近距离时，记录此时的止点经纬度。

步骤4：将止点经纬度更新到隧道基础表的经度和纬度字段。

步骤5：依次将隧道、桥梁、互通立交、服务区、收费站表中所有桩号依次转换并更新到对应表中。

对应poi点数据表，起作用用于存放各种类型的设施基础位置属性信息；行业内的桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站表包含行业内特有的一些属性信息，这些属性作为设施的扩展属性被存放到各自对应的设施表中。选取poi点数据表中的路线、类型和经纬度信息，通过空间算法查找同一条路线距离最近的设施，通过路线、类型与最近的设施进行关联。

例：poi点数据表中凉风垭隧道属性及其对应具体值为：

poi名称=凉风垭隧道；

poi点编码=820847；

路线编码=g75；

poi类型=190310；

poi经度=106.836639；

poi纬度=28.259152；

两个经纬度点最近距离计算公式：

距离=round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin((22.299439*pi()/180-lat*pi()/180)/2),2)+cos(22.299439*pi()/180)*cos(lat*pi()/180)*pow(sin((114.173881*pi()/180-lng*pi()/180)/2),2)))*1000)

起点经纬度：lng1，lat1，为poi点表对应的经纬度。止点经纬度：lng2，lat2，为设施表，包括桥梁、隧道、互通立交、收费站、服务区的经纬度。当得到最近距离时，记录此时的poi点编码、poi点类型、设施编码并保存到高德数据与行业数据关联数据表中。

前述的高德地图与交通行业数据融合方法，其特征在于，所述高德数据与行业数据关联数据表的属性包括：poi点编码、poi点类型、设施编码，所述高德数据与行业数据关联数据表通过poi点编码与poi点数据表进行关联，通过poi点类型和设施编码与桥梁、隧道、互通立交、服务区、收费站数据表进行关联。

例：高德数据与行业数据关联数据表凉风垭隧道属性及其对应具体值为：

poi编码=820847；

poi类型=190310；

设施编码=g75520322u0028;

其中poi点编码、poi点类型来自于poi点表，设施编码来自于设施表。通过poi编码与poi点表进行关联，通过设施编码对应设施进行关联。

上述方案的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和使用的发明，熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对实施方案做出各种修改，因此，本发明不限于上述实方案，本领域技术人员根据本发明的方法，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。