一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法技术

一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，将基于遗传算法的地物轮廓方法，应用于建筑物地物区域描述系统中，通过地物的稀疏形状点，自动生成地物地面轮廓。经过遗传算法的逐代寻优操作，准确的搜索出较佳的封闭连线方案，形成地物的轮廓区域。本方法可以适用于任意的封闭区域的描述，从而对某一区域进行面积等数量的统计。另外，本发明专利技术回避了搜索中采用暴力法搜索的时间缺陷和贪婪算法的精度缺陷，可以在时间和精度之间达到平衡。由于遗传算法有着较高的鲁棒性，非常适用于现实世界复杂区域的勾画。

【技术实现步骤摘要】
一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法
本专利技术涉及一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，属于地理信息科学领域。
技术介绍
在分析一个地区建筑物分布特性时，工程师们可以测量出该地区地物稀疏形状点，所谓地物的形状点是指地物的地面轮廓区域中带有明显转折的边角点，可以设定一个基准坐标系，借助一些传统的手段(如皮尺)测量出这些边角点的坐标值。然而，这样的形状点往往是稀疏的，因此，不能简单地认为距离相近的形状点的连线构成了地物的一个轮廓边缘。对于地物稀疏形状点，如果其凸包包含了所有的稀疏形状点，此时，这种封闭的连线方案是唯一的，但事实上，地物(例如建筑物)地面区域的轮廓往往构成的是凹多边形，封闭连线方案并不唯一，因此，必须在满足要求的情况下搜索出最佳凹多边形。这个问题类似于TSP问题(TravellingSalesmanProblem)，TSP问题最简单的求解方法是枚举法，对于n个节点，TSP枚举算法的时间复杂度为O(n！)，很明显，这种爆炸性增长的时间复杂度使得人们必须寻求时间更佳的算法，所以TSP问题大多集中在启发式解法，作为启发算法的一种，遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，采用遗传算法对封闭连线方案进行寻优。针对遗传算法直接对连线点顺序寻优容易收敛到局部最优，甚至出现自相交的情形，通过映射操作克服了连线出现自相交的可能，通过适应度函数描述了地物地面区域的一般特征，并且经过遗传算法的逐代寻优操作可以准确的搜索出较佳的封闭连线方案，形成地物的轮廓区域，从而可以对一定区域建筑物或者推广到任意规则形状进行统计分析。为实现本专利技术的上述目的，采用如下方案进行：一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，其特征在于，将基于遗传算法的地物轮廓方法，应用于建筑物地物区域描述系统中，经过遗传算法的逐代寻优操作，准确的搜索出较佳的封闭连线方案，形成地物的轮廓区域，包括以下步骤：S1，对测量得到的地物稀疏形状点依次标记为1，2，3……n，其中n为稀疏形状点的个数，这n个数的一种排列，对应着n个稀疏形状点的一种排列，将稀疏形状点排列中的相邻稀疏形状点相连，并且将排列中的稀疏形状点的首尾相连，则形成地物的一种封闭连线方案，将n个稀疏形状点对应的n个数的一种排列顺序作为种群的个体；S2，初始化设计，设置初始种群以及控制参数；S3，设计适应度函数，并且计算初始种群中每个个体的适应度值；S4，进行进化操作，得到进化后的种群；S5，寻找进化后适应度最大和最小的个体，用适应度最好的个体取代适应度最差的个体，得到最终一次进化后的种群；S6，判断是否达到预定的进化次数(预定的进化次数是一个比较大的数，使得遗传算法的最佳适应度曲线稳定)，若是，则选择适应度最好的个体，作为最终区域测量点的连线方案；否则，直接跳转到步骤S4。S1，对测量得到的地物稀疏形状点依次标记为1，2，3……n，其中n为稀疏形状点的个数，这n个数的一种排列，对应着n个稀疏形状点的一种排列，将稀疏形状点排列中的相邻稀疏形状点相连，并且将排列中的稀疏形状点的首尾相连，则形成地物的一种封闭连线方案，将这n个数的一种排列作为遗传算法种群的一个个体；S2，初始化设计，设置初始种群以及控制参数；S3，设计适应度函数，并且计算初始种群中每个个体的适应度值；S4，进行进化操作，得到进化后的种群；S5，寻找进化后适应度最大和最小的个体，用适应度最好的个体取代适应度最差的个体，得到最终一次进化后的种群；S6，判断是否达到预定的进化次数，若是，则选择适应度最好的个体，作为最终区域测量点的连线方案；否则，直接跳转到步骤S4；优选地，步骤S1中，将特征点的连线顺序作为种群的个体。优选地，步骤S2中，初始化设置的控制参数包括种群大小、遗传代数、交叉概率和突变概率。优选地，步骤S2中，其中种群中每一个个体的设计采用了一种映射操作：随机化1,2,3…n的一个排列，然后将这个随机排列通过映射算法映射到另外一种排列方案中。优选地，步骤S3中，所述的适应度函数为：其中：J＝Jangle×JdistanceJ表示所选个体的能量函数两相邻边向量的夹角集合其中n表示点的个数，di,i+1表示相邻的顶点i和i+1之间的线段长，dn,n+1＝dn,1优选地，步骤S4中，所述的进化操作包括选择，交叉，变异和进化逆操作4个部分。优选地，所述选择部分中，采用轮盘赌的选择算法进行种群的选择。优选地，所述交叉部分中，采用相邻俩个体在俩个随机位置进行数据互换的方式进行。本专利技术的优点及有益效果：本专利技术提出了一种通过地物的稀疏形状点，自动生成地物地面轮廓的方法，进一步来说，该方法可以适用于任意的封闭区域的描述，从而对某一区域进行面积等数量的统计；另外，本专利技术回避了搜索中采用暴力法搜索的时间缺陷和贪婪算法的精度缺陷，可以在时间和精度之间达到平衡，最后，由于遗传算法有着较高的鲁棒性，非常适用于现实世界复杂区域的勾画。附图说明图1为本专利技术遗传算法的建筑物地面轮廓描述优化方法的流程示意图；图2为a)、b)俩种自相交连线情形；图3为自相交转换为非自相交举例；图4为自相交转换为非自相交；图5为相邻向量间-的夹角；图6为封闭多边形的角度；图7为两种不同的连线方案；图8为交叉操作的示意图；图9为能量函数对比图；图10为时间函数对比图。具体实施方式下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术提出了利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓，如图1的流程图所示，本专利技术中的方法基本步骤为：S1，对测量得到的地物稀疏形状点依次标记为1，2，3……n，其中n为稀疏形状点的个数，这n个数的一种排列，对应着n个稀疏形状点的一种排列，将稀疏形状点排列中的相邻稀疏形状点相连，并且将排列中的稀疏形状点的首尾相连，则形成地物的一种封闭连线方案，将这n个数的一种排列作为遗传算法种群的一个个体；S2，初始化设计，设置初始种群以及控制参数；S3，设计适应度函数，并且计算初始种群中每个个体的适应度值；S4，进行进化操作，得到进化后的种群；S5，寻找进化后适应度最大和最小的个体，用适应度最好的个体取代适应度最差的个体，得到最终一次进化后的种群；S6，判断是否达到预定的进化次数，若是，则选择适应度最好的个体，作为最终区域测量点的连线方案；否则，直接跳转到步骤S4；下面对本专利技术的方案做进一步的说明。步骤S1和S2中涉及编码和初始化：我们将地物区域测量到的点标记为1,2,3…n,种群中的每一个个体的编码是1,2,3….n的一个随机排列，然而，如图2a)、b)所示，随机排列连线可能会出现连线发生自相交的可能，因此这里采用了一种映射，将自相交的序列转变为非自相交的序列，简单的举例如图3所示，现在给出一种映射算法记为inter2not()，该算法将自相交的序列转变为非自相交的序列。算法如下：Step1：对于n(n>＝4)个点的一种连线序列，将第一个点增加到n个点之后形成一个n+1个点组成的新序列，我们定义其相应的索引是：[1，2，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，其特征在于，将基于遗传算法的地物轮廓方法，应用于建筑物地物区域描述系统中，经过遗传算法的逐代寻优操作，准确的搜索出较佳的封闭连线方案，形成地物的轮廓区域，包括以下步骤：S1，对测量得到的地物稀疏形状点依次标记为1，2，3……n，其中n为稀疏形状点的个数，这n个数的一种排列，对应着n个稀疏形状点的一种排列，将稀疏形状点排列中的相邻稀疏形状点相连，并且将排列中的稀疏形状点的首尾相连，则形成地物的一种封闭连线方案，将n个稀疏形状点对应的n个数的一种排列顺序作为种群的个体；S2，初始化设计，设置初始种群以及控制参数；S3，设计适应度函数，并且计算初始种群中每个个体的适应度值；S4，进行进化操作，得到进化后的种群；S5，寻找进化后适应度最大和最小的个体，用适应度最好的个体取代适应度最差的个体，得到最终一次进化后的种群；S6，判断是否达到预定的进化次数(预定的进化次数是一个比较大的数，使得遗传算法的最佳适应度曲线稳定)，若是，则选择适应度最好的个体，作为最终区域测量点的连线方案；否则，直接跳转到步骤S4。

【技术特征摘要】
1.一种利用人工地物稀疏形状点自动生成地物轮廓的方法，其特征在于，将基于遗传算法的地物轮廓方法，应用于建筑物地物区域描述系统中，经过遗传算法的逐代寻优操作，准确的搜索出较佳的封闭连线方案，形成地物的轮廓区域，包括以下步骤：S1，对测量得到的地物稀疏形状点依次标记为1，2，3……n，其中n为稀疏形状点的个数，这n个数的一种排列，对应着n个稀疏形状点的一种排列，将稀疏形状点排列中的相邻稀疏形状点相连，并且将排列中的稀疏形状点的首尾相连，则形成地物的一种封闭连线方案，将n个稀疏形状点对应的n个数的一种排列顺序作为种群的个体；S2，初始化设计，设置初始种群以及控制参数；S3，设计适应度函数，并且计算初始种群中每个个体的适应度值：其中：J＝Jangle×JdistanceJ表示n个标记一种排列顺序的总能量其中n表示点的个数，di,i+1表示相邻的顶点i和i+1之间的线段长，dn,n+1＝dn,1S4，进行进化操作，得到进化后的种群；S5，寻找进化后适应度最大和最小的个体，用适应度最好的个体取代适...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小国，周斌，吕家东，王庆，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32