基于知识推理的影像处理服务链构建技术研究

随着知识图谱和语义技术的发展,计算机能够按需求自动构建Web服务的组合.影像处理任务通常包含多项服务的组合,本文提出一种基于知识推理的影像处理服务链构建方法,首先分析影像处理服务特征,基于Web服务描述方法构建影像服务节点模型,依据服务匹配规则进行节点间关系推理从而构建具有知识图谱特性的服务链图谱,在此基础上依据任务参数进行影像处理服务链的推导和筛选.最后通过影像镶嵌裁切示例验证影像处理服务链构建方法的可行性和有效性.     

面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法研究

大数据为滑坡研究带来了新机遇,但由于数据类型复杂、语义关系多样、共享机制不明等问题,对滑坡数据深层挖掘仍然有限,在滑坡研究中大数据优势较难发挥。提出一种面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法,抽取、融合、结构化多源异构滑坡知识,实现对滑坡知识大数据的询查、关联和推理。采用自顶向下和自底向上结合方法,划分滑坡概念和本体,形成以滑坡野外调查、滑坡评价、滑坡类型、滑坡地貌特征、滑坡形态特征、滑坡致灾信息、滑坡活动状态、滑坡成因机制、滑坡稳定性分析方法、滑坡防治措施10大类知识为基础的滑坡知识体系,建立了包括概念层、属性层、关系层、规则层、实例层的知识图谱模式层;从广阔数据源抽取滑坡知识信息、建立语义网络,对冗余知识进行融合,构建了知识图谱数据层;利用Neo4j平台存储滑坡知识,实现了知识可视化与检索,为滑坡机理研究与防灾减灾提供新思路、新方法。所提的滑坡知识图谱构建方法可拓展到其他类型灾害知识图谱研究,并与其他学科领域产生联系,促进学科深度交叉与融合。     

基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建

在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。     

语义驱动的地理实体关联网络构建与知识服务

知识服务是GIS的重要应用方向,海量文本数据中蕴含的丰富隐式地理信息的分析与挖掘成为热点研究问题。在自然资源管理领域,一定时空范围内的自然资源分布相对独立和分散,文本中的丰富语义信息零散、庞杂且高度非结构化,缺少有效的组织表达、关联整合与综合应用方案。本文面向自然资源管理领域的文本数据和自然资源实体,提出了语义驱动的地理实体表达框架,通过语义描述、空间位置、属性特征和时间演化四元组来组织表达文本内蕴的地理实体多域信息,并从概念、空间、属性和时间4个维度定义并表示实体间的多类语义关系;继而按照地理实体信息抽取、信息存储和语义关联构建等步骤,给出了多维度地理实体关联网络的构建方法,并设计了基于关联网络的知识问答服务算法;最后,以建设用地审批为例,利用审批过程电子文本数据,完成建设用地信息的实体化表达、建设用地实体关联网络的构建及知识问答服务的实现。试验与分析结果表明,本文的理论与方法能有效促进自然资源管理领域文本中地理信息的有机整合、充分关联与科学管理,为提升自然资源领域信息的应用与社会化服务水平提供切实可行的途径。     

一种结合地理知识的遥感影像目标实体关联方法北大核心CSCD

遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。     

高精地图的知识图谱表达

高精地图是自动驾驶的“传感器”,为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取。为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识。     

遥感知识图谱创建及其典型场景应用技术

相对于当前指数级增长的强大遥感数据获取能力,遥感大数据的智能处理和知识服务能力相对滞后,海量多源化遥感数据堆积与有限信息孤岛并存的矛盾日益突出,亟需有效的遥感领域知识建模技术来辅助挖掘遥感大数据的有用信息并形成知识服务能力。知识图谱技术以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,具有强大的知识建模与推理应用能力,在搜索引擎、电子商务、社交网络分析等领域已经得到成功应用。在通用知识图谱技术启发下,本文首次提出建立遥感领域知识图谱研究构想,可以为遥感领域知识建模与知识服务提供支撑。本文首先回顾通用知识图谱的发展历程,然后探讨遥感知识图谱的构建技术、遥感知识图谱驱动的典型地学应用案例,最后对遥感知识图谱的应用现状与未来研究方向进行分析论述。总体来说,遥感知识图谱的研究有利于更好的归纳遥感领域学科概念化知识、管理遥感大数据所蕴含的新增信息与知识,可以向多领域众多用户提供灵活便捷的遥感知识查询与知识服务能力,有助于全面提升海量多源遥感观测成果的应用能力,在全球遥感地表覆盖分类、气候变化、国际人道主义援助等方面都将发挥重要作用。     

一种面向地图认知的城市道路知识图谱构建方法

城市道路网是由城市内各种道路组成的相互联络、交织成网状,且为城市提供空间通道的道路系统。随着我国经济及3S技术的发展,城市道路里程呈几何式增长,“数据爆炸,知识匮乏”的情况愈加突出。知识图谱作为一种使用语义网将概念、实体及两者进行形式化表达的一种知识系统,可实现“数据-知识”的转化。但目前地理领域内的知识图谱普遍存在缺失空间关系描述的问题,因此将知识图谱和地理数据的空间特征相结合,构建成基于城市道路数据的知识图谱。文中介绍地理知识图谱的概念、内涵及现状,分析城市道路知识图谱中空间关系的重要性,讨论构建道路知识图谱的关键技术,最后阐述该知识图谱的应用方向。本研究在地理信息领域有一定的通用性,可为推动的地理知识服务智能化的发展提供理论支撑。     

铁路隧道钻爆法施工智能管理的安全质量进度知识图谱构建方法

复杂艰险的山区环境和不确定的地理地质条件是影响铁路隧道施工建设安全、质量和进度的关键因素,面向智能化、精准化的施工管理,提出一种铁路隧道钻爆法施工安全质量进度知识图谱构建方法。首先,根据铁路隧道施工建设过程中与安全质量进度关联的人机料法环5类关键要素的概念与语义关系,设计了模式层自上而下和数据层自下而上双向协同的构建方式;然后,抽取实体及关系并进行融合、存储,完成模式-数据关联的知识图谱构建;最后,以某新建铁路隧道出口工区施工事件为例构建实例图谱。结果表明,该方法构建的知识图谱精细刻画了影响安全、质量和进度的关键要素属性、要素间语义关联关系以及互馈作用关系等,为铁路隧道钻爆法施工全过程的安全质量进度整体性、系统性的智能化管理提供了关键支撑,也为铁路隧道工程数字孪生奠定了基础。     

利用知识图谱的恐怖主义事件模型

恐怖主义受到世界各国的普遍关注,众多学者在事件模型上进行了大量探索,但现有事件模型的恐怖主义概念层次特征不够突出,时序、空间和语义关系相对缺失,且知识图谱模式层的概念和关系类型固定,难以满足事件的多样化描述信息,因此,亟需以事件为中心并结合时空和语义特征构建事件表示模型.在分析事件组成要素的基础上,结合知识图谱前沿技术...