地理空间认知理论与地图工具的发展

本文首先分析了地理空间认知的心理学起源与发展现状,介绍了地理空间认知经典理论及影响,指出了地理空间认知和认知地理空间的根本区别:尽管两者都需要人工智能的支持,前者旨在了解人脑在空间任务中的工作机理,后者则注重利用传感技术和计算机视觉建立、维护地理空间的动态数字孪生体;然后,讨论了地图作为空间认知的双向工具的作用和研究方法,重点是眼动跟踪试验以及它们在交互方面的优势;最后,指出了人工智能新时期地理空间认知的3个发展方向——语义计算认知、脑科学认知机制和具身认知,并概述了核心地图空间认知的平行发展和特点.     

基于关联规则分类的道路网网格模式识别

提出了一种基于关联规则分类算法进行道路网网格模式识别的方法。首先基于空间认知理论,从人类视觉认知Gestalt原理出发,采用几何与拓扑关系特征量化计算网眼形状参量,从网眼自身形状指标、相邻网眼排列一致性、相邻网眼形状相似性3方面描述网眼模式。然后利用关联规则分类算法对道路网网格描述特征进行识别分类。实验表明,本文方法有效可行,具有一定的鲁棒性。     

简讯

简讯由冯文灏教授主持研究的国家自然科学基金项目“高精度计算机立体视觉”最近通过专家鉴定。该研究分析数字影像中线特征与角点特征的光学形成机理，研究高精度计算机视觉中的核心问题──直线与角点的高精度定位的理论与方法。该研究根据直线传递函数，建立Ｈｏｕｇｈ...     

浅谈计算机视觉与数字摄影测量

计算机视觉技术集数字图像处理、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体,其应用已经涉及到计算机图形学、图像处理与分析、机器人学等领域。数字摄影测量技术是测绘学科的一个分支,数字摄影测量已经进入计算机视觉的领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史,主要介绍了计算机视觉与数字摄影测量的共同点及其本质差异。     

光电混合识别在地图识别中的应用前景

地图模式识别是地图学中的一个重要方向，它研究以机器模拟人类的自然视觉系统，实现对地图这一特定景物的信息传递和加工分析。地图模式识别的研究是空间数据分析与理解的核心和基础，是实现地图数据库和GIS中数据采集自动化的关键技术。地图模式识别具有广泛的应用价值和发展前景。军事上的军队指挥自动化，先进武器的使用，导航定位，以及军事目标的自动获取与查询，都和地图模式识别紧密相关。在地图制图中，它是实现地图制图自动化的基础，对改变传统的地图生产将产生积极的影响。在建立地图数据库方面，它可以实现地图数据的快速采…     

西安电子科技大学地图自动输入与识别系统

西安电子科技大学人工智能与模式识别研究室，从1987年开始，在电子工业部的支持下，率先开展了对地图自动识别与理解技术的研究工作，经过多年努力，现已开发出一个“地图自动输入与识别系统”。该系统依据计算机视觉和模式识别原理，以实际的中等复杂度的彩色地图为处理对象，有效地将其颜色特征及结构特征结合起来，通过扫描输入、颜色分层、跟踪识别，实现计算机对地图要素的自动识别与分类，从而形成“电子地图”。适用于地域规划、勘探、地震、环保、航海、空中交通管制及自动化军事指挥系统等领域。     

基于方向加权二维多级中值滤波的遥感图像处理方法

遥感图像受各种因素的干扰而影响解译精度。根据人类视觉和认知心理学的特点，在遥感解译过程中需要对遥感图像进行增强处理。本文结合机器视觉、图像处理领域在图像增强方面已经提出的一些方法，采用方向加权二维多级中值滤波方法进行图像处理。该方法突出了视觉处理目的，减少了运算量，达到了令人满意的增强效果，在原始图像比较复杂的情况下，可以改善、提高后期图像处理过程，如图像分析(解译)的正确性和有效性，为遥感图像解译提供良婷的增强图像。同时该方法还可以很好地抑制图像噪声，突出边缘信息，达到了增强图像的目的。     

航测数字化成图方法及精度分析

摄影测量由十九世纪发展至今，已由模拟摄影测量阶段。解析摄影测量阶段正在向数字摄影测量阶段发展。特别是数字图象处理。模式识别、人工智能、专家系统以及计算机视觉等科学的不断发展，进一步促进数字摄影测量趋向成熟和提高。     

计算机概念联想及联想模型的应用

联想能力是人类思维最重要的特征之一。如何用计算机来模拟联想过程,是构造自然语言理解系统的难题。本文在认知心理学基础上提出了概念联想模型,这种模型比较自然地模拟了人类相似联想过程。文中详细地介绍了相似联想模型以及在机器翻译等方面的应用。     

计算机立体视觉研究的进展

计算机立体视觉是运用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置成像并进而从视差中恢复深度（距离）信息的技术，在几十年的发展中，计算机立体视觉已形成了自己的方法和理论。文中系统地途述了计算机立体视觉的研究现状，分析了存在的问题和今后的发展方向。     

Framework of Pattern Recognition Model Based on the Cognitive Psychology

According to the fundamental theory of visual cognition mechanism and cognitive psychology,the visual pattern recognition model is introduced briefly.Three pattern recognition models,i.e.template-based matching model,prototype-based matching model and feature-based matching model are built and discussed separately.In addition,the influence of object background information and visual focus point to the result of pattern recognition is also discussed with the example of recognition for fuzzy letters and figures.     

空间对准关系及其定量描述方法

空间对准是最基本的空间排列形式之一,属于高层次的空间关系概念。根据Gestalt心理学的空间认知原理,提出空间对准的概念及其定量描述和计算方法。通过定义正对投影长度比,实现空间对准的定量描述与计算,表明其具有平移、旋转、尺度不变性,弱反身性,不可传递性等。通过模拟实验分析和城市双线道路识别与建筑群直线模式识别两个真实案例,证明文中方法的实用性和有效性。     

基于格式塔识别原则挖掘空间分布模式

面向空间群目标的分布模式识别是空间数据挖掘比较关注的问题。本研究基于空间认知原理与视觉识别格式塔完形原则并结合空间聚类方法对该问题进行研究,提出用于描述实体间差异的"视觉距离"概念,其定义综合考虑视觉识别中的位置、方向、大小差异,通过Delaunay三角网计算几何构造建立该距离计算的模型。在实验基础上提出基于最小支撑树MST的聚类方法,获得与视觉认知相一致的结果。研究试图表明一个观念,即通用性的数据处理模型在GIS实际应用时,需要根据GIS作为"空间认知"科学的原理,作技术方法上的改进,需要考虑认知主体在感知、辨析、识别、推理不同思维过程中的认知心理原则。     

脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成

21世纪是数据爆炸增长的时代,面对大数据时代的到来,急需增强地球空间信息学数据处理的时效性与智能化水平。将人工智能应用于地球空间信息学,提升地球空间信息处理的感知认知能力,实现地球空间信息学对所获取的数据快速处理、提取有用信息和驱动相应应用的过程。因此,从地球空间的宏观、中观、微观3个尺度上研究空间大数据与人工智能的集成,分别提出对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个高度智能化系统的概念。详细介绍了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个智能化系统的概念及需要解决的关键技术,并举例说明了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑初级阶段感知、认知及驱动应用的过程。不久的将来,对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑可以回答何时（when）、何地（where）、何目标（what object）发生了何种变化（what change）,并在正确的时间（right time）和正确的地点（right place）把正确的数据、信息、知识（right data/information/knowledge）推送给需要的人（right person）,实现4W信息实时推送给4R用户的地球空间信息服务的最高标准。     

建构主义理论视域下的地图学理论与地图服务研究

认知科学是地图学基础理论之一,作为近年来兴起的新思想,建构主义倡导的"知识主动建构"的理念被广泛接受。地图是地理空间环境认知的结果,同时也是认知地理空间环境的工具。建构主义认知理论所倡导的新理念与"互联网+时空大数据"时代地图服务的理念高度吻合。分析了建构主义视域下的地理信息传输和地图认知,提出了以建构主义为指导的地图服务模型。     

一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法

传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时,识别率较低,如对于真假目标的识别,仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题,提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型,通过迁移学习的方式构建图像识别模型,并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别,在此基础上,基于逆传播（back propagation,BP）神经网络模型,结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性,利用真假苹果和葡萄作为测试对象,单独利用图像信息和光谱信息进行识别时,识别率分别为38.50%和63.00%,而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度,可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考,也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。     

全景图增强地理现实的空间认知问题

基于全景图的增强地理现实平台是一种新的空间认知工具,研究其空间认知问题是进行技术研究的基础。文中介绍全景图增强地理现实的主要技术流程和优势;阐述基于全景图增强地理现实进行空间认知的基础模型;分析全景图和地理信息数据的信息匹配问题,包括比例尺和位置匹配两个方面;介绍地理信息在全景图像上的表达方式,重点解决增强目标和属性信息的选择问题;最后通过与街景地图、虚拟现实平台进行空间认知比较,得出全景图增强地理现实平台的有效性和主要适用范围,表明该平台具有独特的空间认知优势。     

基于神经网络的遥感图像识别算法

随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络（Artificial Network Networks,ANN）是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。     

实景地图的空间认知研究

介绍实景地图的概念,讨论实景地图的空间认知过程和空间认知效果。实景地图遵循地图空间认知的一般过程,但其"亲历式"的感知过程符合人类视觉和记忆习惯。实景地图对位置认知效果较差,对方向认知效果一般,对距离、对象认知效果较好。与二维电子地图和虚拟地理环境相比,实景地图在真实性、信息量、感知度方面存在优势,而在视角和空间感方面劣势明显。     

地理空间信息网格的历史演变与思考

网格的概念随着科学技术和社会实践的发展而不断演变,在不同行业中的内涵既有区别又有联系。本文首先分析了地理空间网格的基本特征,提出了地理空间网格的广义和狭义概念。然后,回顾分析了地理空间网格的发展历史,认为地理空间网格是一种人类空间认知的重要思想和理论、方法,地理空间信息网格是信息化条件下的地理空间网格。最后,分析指出了地理空间信息网格以信息化的地球系统为研究对象,以模型理论为基础理论,未来将发展出现代地理空间网格的标准体系和服务体系,不仅服务于人,还将服务于智能化平台,具有广阔发展前景。