以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法 技术领域 ：
本发明涉及一种智能化的非线性城市地理信息搜索方法， 尤其是一种如何以路段 为度量单位的， 能够对目标信息进行精确地理定位的智能化非线性搜索算法， 即： 以路段为 度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法。 背景技术 ：
在民用的地理信息搜索领域， 特别是城市的地理信息搜索领域， 传统线性的矢量 化地理信息搜索引擎， 由于受限于目前互联网上以 Intel CPU 和 SQL 为主流架构的网络服 务系统， 由于计算机和数据库的运算和处理能力的限制， 只能模糊对一个面 ( 如一个 XX 米 为半径 ) 或一条带 ( 如沿 XX 路二边 XX 米范围 ) 进行搜索， 而无法实现更为精确的地理信 息搜索， 特别是在城市地理信息搜索中无法区分一个地理信息是位于一条街道的左边还是 右边， 或者是把搜索的地理范围限制在一条街道上， 或者是把搜索的地理位置限制在一个 路段内， 或者是把搜索的地理位置限制在一个十字相交的二条街道为圆心， 以一段街道为 半径的非规则几何图形的区域内这类具有重大实用价值的精确定位搜索问题。
如果要解决以上问题， 传统线性的矢量化搜索方法唯有提高数字化地图的分辨 率， 考虑到一条街道的宽度可能只有数米， 因此数字化地图的分辨率就必须达到 1 米的等 级， 这意味着一个大型城市， 如上海， 北京的数字化地图的分辨率将达到近 10 亿像素， 这在 普通民用的互联网应用中是无法实现的。
为了解决以上难题， 技术界提出了以路段为度量单位的搜索算法。但由于城市中 街道的分布几何图形是不规整的和随机的， 因此无法通过简单的非线性公式来计算目标信 息的所在位置， 更重要的是为了降低对数字化地图的分辨率的要求， 一个坐标点下可能有 包含了二个不同的路段， 因此如何智能化地判别路段的关联性成了解决问题的关键。举例 来说 ：
街道 A 的东面与街道 B 和 C 相交， 而西面则与街道 D 和 E 相交。目标信息 F 位于 街道 A 的西面， 由于街道 A 的东面和西面只是一条马路的二面， 因此用户只记住了目标信息 F 在街道 A 的街道 B 和 C 之间， 并没有记住目标信息 F 是在路东还是路西， 从而在搜索时输 入了目标地址为街道 A 且位于街道 B 和 C 之间。但由于在数据库中目标信息 F 的所在地理 位置是街道 A 且位于 D 和 E 之间， 因此无法找到。但这个结果对用户来说是无法接受的， 因 为就在所输入的地址的马路对面目标信息 F 明明存在着！这就要求搜索引擎能够智能化 地判断出虽然用户输入的目标地址并不包含目标信息 F， 但由于路段的关联性， 目标信息 F 是存在的。 发明内容 ：
本发明的目的在于， 克服现有技术的不足之处， 提供一种以路段为度量的智能化 非线性城市地理信息搜索方法， 在无需提高数字化地图分辨率的情况下， 即可实现智能化 的非线性城市地理信息搜索。本发明所述的以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法， 是将城市按 路名和路段建立一个二维的数字化模型， 以及关联路段的判断和目标信息的搜索法则 ：
1、 度量法则。 在这个模型中， 纵向的度量是城市中一条条街道的路名， 横向的度量 是由与该街道相交的各个相邻街道形成的路段 ；
2、 路段定位法则。 每个路段的坐标定位可以表示为 ： “所在的街道名～相交的街道 名下一个相邻的相交的街道名” 。一条街道可以有若干个路段， 也可以只有一个路段。如果 一条街道 A 只有一条与之相交的街道 B， 则该路段的定位可以表示为 ： “所在的街道名～相 交的街道名 - 所在街道的街道名加源头二字” 或所在的街道名～所在街道的街道名加源头 二字 - 相交的街道名” 。其中 “～” 和 “-” 为特定的连接符号 ；
3、 接头接尾法则。 如果一条街道 A 的起点是另一条街道 B， 则此街道 A 的第一个路 段是另一条街道 B 的最后一个路段。 则该路段的坐标定位可以表示为 ： “街道 A 名～与街道 B 相交的街道名 - 与街道 B 下一个相邻的相交的街道名 @ 街道 B 名” 。如果一条街道 A 的 终点连着另一条街道 B， 则此街道 A 的最后一个路段是连着的另一条街道 B 的第一个路段。 则该路段的坐标定位可以表示为 ： “街道 A 名～与街道 B 相交的街道名 - 与街道 B 下一个相 邻的相交的街道名 @ 街道 B 名” 。其中 “～” 和 “-” 为特定的连接符号 ；
4、 顺序法则。 每条街道上的路段的划分严格按照该街道上与之相交的街道的出现 顺序进行。如果出现不规整的相交情况， 则按以下法则进行排列 ：
1) 同头异尾排列法则。如果一条街道以一条二端相同的路名的相交街道开始， 而 以一条二端不相同路名或只有一端的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大 的路段， 而另一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序从多条较小的路段开始， 以 一条较大的路段结束 ；
2) 异头同尾排列法则。 如果一条街道以一条二端不相同路名或只有一端的相交街 道开始， 以一条二端相同的路名的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大的 路段， 而另一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序从一条较大的路段开始， 然后 在从另一半则包含有多条较小的路段按较大路段的相同顺序方向按顺序进行。
3) 同头同尾排列法则。如果一条街道以一条二端相同的路名的相交街道开始， 以 一条二端相同的路名的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大的路段， 而另 一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序可以从较大的路按同方向开始， 也可以 从较小的路段按同方向按顺序开始。
4) 异头异尾排列法则。 如果一条街道以一条二端不相同的路名或只有一端的相交 街道开始， 以一条二端不相同的路名或只有一端的相交街道结束， 则按相交路段出现的顺 序出现先后进行。
5、 关联路段判断法则
1) 判断路段相关的法则 1。在一条街道上， 在一条与之相交的街道名第一次出现 后到第二次再次出现前中间所有的其他路段都是含有第二次出现相交街道名的路段的关 联路段 ；
2) 判断路段相关的法则 2。在一条街道上， 在一条与之相交的下一个相邻街道名 第一次出现后到第二次再次出现前中间所有的其他路段都是含有第二次出现的下一个相 邻的相交街道名的路段的关联路段 ；3) 判断路段相关的法则 3。在一条街道上， 二个相邻的路段但相交的街道的二端 路名不相同或下一个相邻的相交的街道的二端路名不相同的二个路段是相关联路段 ；
4) 判断路段相关的法则 4。在十字路口， 凡是符合接头接尾法则的路段都是关联 路段 ；
6、 目标信息搜索法则。 凡是出现在与目标地理位置关联路段中的目标信息等同于 位于目标地理位置中。
简单说来， 本发明所述的以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法， 是将城市按路名和路段建立一个二维的数字化模型。这个模型遵循以下法则 ：
( 一 )、 度量法则。在这个模型中， 纵向的度量是城市中一条条街道的路名， 横向的 度量是由与该街道相交的各个相邻街道形成的路段 ；
( 二 )、 路段定位法则。每个路段的坐标定位可以表示为 ： “所在的街道名～相交 的街道名 - 下一个相邻的相交的街道名” 。一条街道可以有若干个路段， 也可以只有一个路 段。如果一条街道 A 只有一条与之相交的街道 B， 则该路段的定位可以表示为 ： “所在的街 道名～相交的街道名 - 所在街道的街道名加源头二字” 或所在的街道名～所在街道的街道 名加源头二字 - 相交的街道名” 。其中 “～” 和 “-” 为特定的连接符号 ； ( 三 )、 接头接尾法则。如果一条街道 A 的起点是另一条街道 B， 则此街道 A 的第一 个路段是另一条街道 B 的最后一个路段。 则该路段的坐标定位可以表示为 ： “街道 A 名～与 街道 B 相交的街道名 - 与街道 B 下一个相邻的相交的街道名 @ 街道 B 名” 。如果一条街道 A 的终点连着另一条街道 B， 则此街道 A 的最后一个路段是连着的另一条街道 B 的第一个路 段。则该路段的坐标定位可以表示为 ： “街道 A 名～与街道 B 相交的街道名 - 与街道 B 下一 个相邻的相交的街道名 @ 街道 B 名” 。其中 “～” 和 “-” 为特定的连接符号 ；
( 四 )、 顺序法则。每条街道上的路段的划分严格按照该街道上与之相交的街道的 出现顺序进行。如果出现不规整的相交情况， 则按以下法则进行排列 ：
①同头异尾排列法则。如果一条街道以一条二端相同的路名的相交街道开始， 而 以一条二端不相同路名或只有一端的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大 的路段， 而另一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序从多条较小的路段开始， 以 一条较大的路段结束 ；
②异头同尾排列法则。 如果一条街道以一条二端不相同路名或只有一端的相交街 道开始， 以一条二端相同的路名的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大的 路段， 而另一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序从一条较大的路段开始， 然后 在从另一半则包含有多条较小的路段按较大路段的相同顺序方向按顺序进行。
③同头同尾排列法则。如果一条街道以一条二端相同的路名的相交街道开始， 以 一条二端相同的路名的相交街道结束， 且中间在街道的一边是只有一个较大的路段， 而另 一半则包含有多条较小的路段， 则路段的排列顺序可以从较大的路按同方向开始， 也可以 从较小的路段按同方向按顺序开始。
④异头异尾排列法则。 如果一条街道以一条二端不相同的路名或只有一端的相交 街道开始， 以一条二端不相同的路名或只有一端的相交街道结束， 则按相交路段出现的顺 序出现先后进行 ；
( 五 )、 关联路段判断法则
1) 判断路段相关的法则 1。在一条街道上， 在一条与之相交的街道名第一次出现 后到第二次再次出现前中间所有的 N 个其他路段都是含有第二次出现相交街道名的路段 的关联路段 ；
2) 判断路段相关的法则 2。在一条街道上， 在一条与之相交的下一个相邻街道名 第一次出现后到第二次再次出现前中间所有的 M 个其他路段都是含有第二次出现的下一 个相邻的相交街道名的路段的关联路段 ；
3) 判断路段相关的法则 3。在一条街道上， 二个相邻的路段但相交的街道的二端 路名不相同或下一个相邻的相交的街道的二端路名不相同的二个路段是相关联路段 ；
4) 判断路段相关的法则 4。在十字路口， 凡是符合接头接尾法则的路段都是关联 路段。
使用本发明所述的以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法， 可以在 不用大幅度提高数字地图的分辨率的情况下达到精确定位的目标信息搜索， 并能够通过智 能化的关联性判断， 并提供更符合用户实际需求的城区地理信息搜索服务。本发明解决了 如何在无需大型计算机和大型数据库的支持下就能够区分出一个城市地理信息是位于一 条街道的左边还是右边， 或者是把搜索限制在一条街道上， 或者是把搜索限制在一个路段 内， 或是把搜索限制在一个十字相交的二条街道为圆心， 以一段街道为半径的非规则的区 域内这类具有重大实用价值的精确定位搜索问题。 本发明所述的以路段为度量的智能化非 线性城市地理信息搜索方法， 设计合理， 易于理解和操作。 附图说明 ： 附图是本发明所述以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法及其实 施过程中的示意图。附图 1 是度量法则示意图， 在街道 C- 街道 D 中， 前面的街道 C 是相交 街道， 后面的街道 D 是下一个相邻的相交街道。同理， 在街道 D- 街道 E 中， 前面的街道 D 是 相交街道， 后面的街道 E 是下一个相邻的相交街道 ； 附图 2 是接头接尾的示意图 ； 附图 3 是 顺序法则之同头异尾排列法则的示意图， 排列顺序为 ： 街道 D- 街道 C， 街道 D- 街道 E ； 附图 4 是顺序法则之异头同尾排列法则的示意图， 排列顺序为 ： 街道 D- 街道 E， 街道 C- 街道 E ； 附图 5 是顺序法则之同头同尾排列法则的示意图， 排列顺序为 ： 街道 D- 街道 C， 街道 C- 街 道 E， 街道 D- 街道 E。或者为街道 D- 街道 E， 街道 D- 街道 C， 街道 C- 街道 E ； 附图 6 是顺序 法则之异头异尾排列法则的示意图， 排列顺序为 ： 街道 D- 街道 E， 街道 C- 街道 F ； 附图 7 是 建立路名列表数据库表格的示意图。
具体实施方式 ：
现参照附图 1、 附图 2、 附图 3、 附图 4、 附图 5、 附图 6 和附图 7， 结合实施例说明如 下：
1. 将普通纸质地图上的街道按度量法则建立一个路名列表数据库， 其中路名构成 数据表格中的第一列， 路段构成同一数据库表格中的第二列到第 N 列。
2. 路名在数据库表格中第一列的上下排列可以是任意的。
3. 路段在数据库表格中的某一行从第二列到第 N 列的排列必须按照接头接尾法 则和顺序法则。4. 将每一个街名与路段所形成的坐标节点作为一个目标地址， 并作为城市地理信 息的搜索关键词之一， 由此形成一个目标信息数据表格。 在此数据表格中， 城市地理信息是 第一列， 目标地址是表格中的第二列。 城市地理信息在表格中是唯一的， 而目标地址则可以 有重复的。
5. 当用户输入一个街道名和一个交叉的街道名， 则以此街道名在路名列表数据库 的表格中的第一列找到该街道名， 然后以此街道名所在的行找出所有对应的路段， 然后在 这些路段中找到含有与用户输入相同的交叉的街道名的路段， 然后以此为初步的目标地址 根据路段关联法则找到相关联的路段， 然后再以这些路段为一个最终的目标地址群。
6. 以此目标地址群为关键词在城市地理信息表格中根据搜索法则搜索所有含有 此目标地址群的目标信息。
效益分析
1) 社会效益
以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法对推动智能型的数字化城 市建设有着巨大的作用， 它解决了如何在 GPS 导航手机和车载 GPS 导航设备这些不可能具 备高分辨率的便携式移动终端上实现低成本和无须将数字地图逐次点击放大就能非常方 便地实现高度精确定位的目标信息搜索应用问题， 同时也解决了在民用领域如何低成本地 提高 GPS 和 GIS 结合的高度精确定位的城市地理信息搜索服务的问题。 2) 经济效益
以路段为度量的智能化非线性城市地理信息搜索方法在 GPS 和 GIS 结合的高度精 确定位的城市地理信息搜索具有巨大的市场前景。根据国家的统计， 未来 5 年到 10 年我国 的 GPS 相关应用的市场潜力将达到 300 亿元 / 年， 其中 70％以上都是和 GIS 和城市地理信 息搜索相关的产业。