【摘 要】
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智能交通与智慧城市规划依赖于将城市地图进行有效的区域分割,而目前常见地图数据均基于向量化的路网无向图,传统图像领域基于像素的聚类算法无法有效完成地图分割。为解决此类
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智能交通与智慧城市规划依赖于将城市地图进行有效的区域分割,而目前常见地图数据均基于向量化的路网无向图,传统图像领域基于像素的聚类算法无法有效完成地图分割。为解决此类问题,提出一种基于通过对路网无向图进行德劳内三角花,对地图数据进行加权K-means聚类的地图分割算法,并通过开源工具进行实现及其可视化。
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