• ISSN 0258-2724
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大规模道路交通数据网络轻量化可视化方法

朱军 吴思豪 张昀昊 黄华平 郭煜坤 陈逸东 李维炼

朱军, 吴思豪, 张昀昊, 黄华平, 郭煜坤, 陈逸东, 李维炼. 大规模道路交通数据网络轻量化可视化方法[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(5): 905-912. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200107
引用本文: 朱军, 吴思豪, 张昀昊, 黄华平, 郭煜坤, 陈逸东, 李维炼. 大规模道路交通数据网络轻量化可视化方法[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(5): 905-912. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200107
ZHU Jun, WU Sihao, ZHANG Yunhao, HUANG Huaping, GUO Yukun, CHEN Yidong, LI Weilian. Lightweight Web Visualization of Massive Road Traffic Data[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(5): 905-912. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200107
Citation: ZHU Jun, WU Sihao, ZHANG Yunhao, HUANG Huaping, GUO Yukun, CHEN Yidong, LI Weilian. Lightweight Web Visualization of Massive Road Traffic Data[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(5): 905-912. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200107

大规模道路交通数据网络轻量化可视化方法

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200107
基金项目: 国家自然科学基金(41801297,41801301),四川省科技计划项目(2019YFG0460,2020JDTD0003)
详细信息
    作者简介:

    朱军(1976—),男,教授,博士,研究方向为三维地理信息系统与虚拟地理环境,E-mail:zhujun@swjtu.edu.cn

  • 中图分类号: P208

Lightweight Web Visualization of Massive Road Traffic Data

  • 摘要: 为提高网络环境下大规模道路交通数据动态可视化效率,提出一种在网络环境下使用流光线表达交通态势的轻量化可视化方法. 首先,提出顾及道路属性的路网分层组织方法,并绘制在不同视角高度下的道路;然后,提出基于WebGL (Web graghics library)技术线段索引特点的多道路合并方法,并结合视域剔除以及多线程技术对场景进行优化,设计实现了支持道路拥堵状态实时变换的渐变、动态流光线等动画效果;最后,研发了原型系统,并以全国道路网数据为例进行案例实验与分析. 实验结果表明:在网络环境下进行大规模道路交通数据动态可视化,本文方法可视化帧率稳定在40帧/秒以上,相较于百度ECharts GL可视化方法提高了20~30帧/秒.

     

  • 图 1  大规模流光线网络轻量化可视化方法

    Figure 1.  Lightweight visualization method of large-scale streaminglight network

    图 2  数据预处理

    Figure 2.  Data preprocessing

    图 3  算法流程

    Figure 3.  Algorithm flowchart

    图 4  WebGL线段索引特点

    Figure 4.  WebGL segment index features

    图 5  流光线实时渲染

    Figure 5.  Real-time rendering of streaming light

    图 6  场景优化

    Figure 6.  Scene optimization

    图 7  不同视角高下交通数据可视化

    Figure 7.  Visualization of traffic data from different view heights

    图 8  不同时刻下的流光线

    Figure 8.  Streaming light at different times

    图 9  大规模流光线可视化实时渲染帧率

    Figure 9.  Real-time rendering frame rate of large-scale streaming light visualization

    表  1  不同颜色的流光线

    Table  1.   Different colors of streaming light

    车道颜色流光线头部颜色流光线尾部颜色交通态势
    (0,175,0)(154,255,154)(124,205,124)不拥堵
    (218,218,0)(255,255,180)(205,233,90)比较拥堵
    (238,64,0)(255,114,86)(205,91,69)拥堵
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    表  2  不同场景下参数记录

    Table  2.   Parameter records in different scenarios

    场景视角高/km道路数/条分段后道路点数/个道路点索引数/个
    一级二级三级四级Ⅰ层Ⅱ层Ⅲ层Ⅳ层Ⅰ层Ⅱ层Ⅲ层Ⅳ层
    1 7000.0 205 0 0 0 43125 0 0 0 257520 0 0 0
    2 40.0 6 60 0 0 4913 14739 0 0 29442 88074 0 0
    3 5.0 1 16 59 0 846 7526 16282 0 5070 45060 97338 0
    4 0.5 0 0 0 2 0 0 0 437 0 0 0 2610
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-30
  • 修回日期:  2020-08-03
  • 网络出版日期:  2020-08-25
  • 刊出日期:  2021-10-15

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