顾及格式塔原则的建筑物群移位实数编码遗传算法

在建筑物群的综合过程中,建筑物群的移位是一个非常重要的任务。在分析已有算法的基础上,探讨了建筑物群移位的一个新的自适应实数编码遗传算法,在该算法中,考虑了建筑物与街道之间的空间关系和建筑物群排列在图形表达上的格式塔原则,在适应度函数的设计上也考虑了多重因素的影响,使得移位结果更符合地图制图规范和地图感受规律。实验结果表明,该算法在移位空间充足时能精确收敛到最优解,移位效果良好。     

基于场论分析的建筑物群的移位

在多边形群目标综合中,移位是一种旨在解决空间邻近冲突的重要操作.以建筑物群在街道拓宽后产生移位操作为例,提出一种基于场论分析的移位方法,认为街区块多边形边界的收缩产生向街区块内部逐步传递并衰减的作用力,从而促使建筑物多边形的空间位置移动,借助于物理学场论中的"等势线"模型来表达这一移位现象.基于Delaunay三角网建立了类似于Voronoi图的建筑物群剖分结构,用于表达移位场模型的"等距离关系曲线".在移位场中目标的运动方向与运动距离由矢量和运算及梯度衰减函数计算完成.算法思想在一地图综合软件系统中已实现.     

制图综合中道路与建筑物的移位研究

针对地图中道路与建筑物的具体冲突问题,分析了移位的约束条件,阐述移位算法的发展历史,并对其算法进行了分析与研究,最后设计了解决道路与建筑物具体冲突问题的移位方案。     

基于顶点线性插值的建筑物群聚合的简易方法

提出了基于顶点线性插值的建筑物群聚合的简易方法:首先通过插值加密建筑物轮廓线顶点,以最短邻近连线互不相交为原则,构建相邻建筑物轮廓线顶点之间的最短邻近连线;其次依据这些最短邻近连线自动确定相邻建筑物之间的聚合区域;最后按照渐进式方法聚合建筑物群,获取聚合后的新建筑物轮廓线,该方法还可以处理建筑物群的多边形存在相交和重叠...     

解决街道与建筑物图形冲突的移位模型研究

介绍了在地图缩编中因道路符号所对应的实际尺寸加宽而破坏了建筑物与道路符号的正确关系时,针对第二、三、四类建筑物进行移位所涉及的数学方法,并给出了实验结果。最后,介绍了用栅格探测加矢量计算法对移位后可能产生的要素间的后继图形冲突所进行的探测,以及消除后继冲突的方法。     

基于数据匹配的建筑物群典型化快速算法

分析了多尺度数据库和在线综合集成的途径与网格简化技术的矛盾及改进方法,提出了基于多尺度数据匹配的建筑物群典型化算法。算法基于分治原则,将整个图面空间划分为多个分区,每个分区进而划分为多个簇,以簇为单元,支持并行计算。此方法快速有效,适于网络制图。     

直线排列建筑物群渐进式典型化方法

地图综合中,建筑物群的排列结构是需要重点考虑的因素。当不同排列的子建筑物群之间存在空间图形冲突时,这些建筑物群的综合就显得更为复杂。直线排列建筑物群的综合在大比例尺地形图上以典型化操作为主。本文提出一种相互之间存在潜在空间图形冲突的多个直线排列建筑物子群的渐进式典型化方法,渐进式地处理多个直线排列建筑物子群之间的空间图形冲突,保留建筑物群重要的直线排列结构;以建筑物表达的视觉图形约束为限制条件,自动确定典型化后的建筑物位置、形状、大小和方位。本文还研究了基于建筑物群空间邻近图的直线排列建筑物子群的自动识别方法,分析了这些直线排列之间的邻近关系和相交关系。最后,以1∶5000地图上的建筑物群综合为1∶25 000为试验对象,验证了所提出算法的可用性和有效性。     

直线排列建筑物群渐进式典型化方法

地图综合中,建筑物群的排列结构是需要重点考虑的因素。当不同排列的子建筑物群之间存在空间图形冲突时,这些建筑物群的综合就显得更为复杂。直线排列建筑物群的综合在大比例尺地形图上以典型化操作为主。本文提出一种相互之间存在潜在空间图形冲突的多个直线排列建筑物子群的渐进式典型化方法,渐进式地处理多个直线排列建筑物子群之间的空间图形冲突,保留建筑物群重要的直线排列结构;以建筑物表达的视觉图形约束为限制条件,自动确定典型化后的建筑物位置、形状、大小和方位。本文还研究了基于建筑物群空间邻近图的直线排列建筑物子群的自动识别方法,分析了这些直线排列之间的邻近关系和相交关系。最后,以1：5000地图上的建筑物群综合为1：25 000为试验对象,验证了所提出算法的可用性和有效性。     

基于Snake模型的建筑物群移位算法改进研究

在对Snake模型研究的基础上,结合建筑物群在移位中的特点,从2个方面对Snake模型进行改进:首先,在Snake模型中加强对齐排列建筑物群这一重要空间特征的识别,以便保持对齐排列建筑物群在移位前后不变;其次,针对传统Snake模型有时无法解决两个建筑物空间冲突的缺点,对街区中的建筑物群实行分层次移位,先将有冲突的两个建筑物作为整体,与剩余其它建筑物利用Snake模型一起移位,然后再根据文中提出的建筑物间相互冲突的4种受力模型,进行建筑物间空间冲突的移位。最后利用改进的Snake模型进行移位实验和分析。     

地图自动综合中Beams移位算法的实现与改进

地图自动综合中,基于Beams模型的全局最优化移位算法通过借鉴材料力学中杆件结构的移位和变形,模拟地图上空间目标(群)在移位操作中的传递性和衰减性,从而较好地保持地图目标(群)的形状、空间关系和分布模式。然而,目前对该算法实现细节的介绍仍然较少,也没有可操作的参数(弹性模量、横截面积和惯性力矩)设置方法。针对此种情况,对算法进行了实现与改进。首先,介绍了算法的基本数学模型与有限元求解方法;然后,从算法实现的角度,详细研究了Beams模型刚度矩阵和外力向量的计算和聚合等关键问题;最后,在降低参数复杂性的前提下,提出了一种自适应参数设置方法来改进算法。为了验证算法的可行性和适用性,在Delaunay三角网的支持下,分别对道路网和建筑物群进行移位,结果表明改进后的算法可较好地应用于地图上线状目标(群)和离散面状目标群的移位。     

A spatial contextual immune genetic algorithm to building cartographic displacement

In map generalization, displacement is the most frequently used operator to reduce the proximity conflicts caused by reducing scales or other generalization operations. Building displacement can be formalized as a combinatorial optimization problem, and a heuristic or intelligent search algorithm can be borrowed to obtain the solution. In this way, we can explicitly resolve minimum distance conflicts and control positional accuracy during the displacement. However, maintaining spatial relations and patterns of buildings can be challenging. To address spatial conflicts as well as preserve the significant spatial relations and patterns of buildings, we propose a new spatial contextual displacement algorithm based on an immune genetic algorithm. To preserve important spatial relations and global patterns of map objects and avoid topology errors, displacement safety zones are constructed by overlapping the Voronoi tessellation and buffer areas of the buildings. Additionally, a strategy to shift the buildings in a building group synchronously is used to maintain local building patterns. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, two data sets with different building densities were tested. The results indicate that the new algorithm has obvious advantages in preventing topology errors and preserving spatial relations and patterns.     

带有区间不确定性的约束平差算法及应用

针对测量数据中带有区间约束先验信息和附加信息,基于Kuhn-Tucker条件,将测量平差问题转化为二次规划问题,该文提出了一种处理参数带有区间不确定性的新算法,给出了算法具体模型和解算步骤,并且通过模拟数值实验和病态测边网数据计算,分析了在处理病态问题时,最小二乘平差的局限性,通过与岭估计和奇异值分解法的结果相比较,说明了参数带有区间不确定性的平差算法的有效性。     

数码相机莫尔效应位移测量算法的改进

针对正弦函数拟合两期相机效应莫尔条纹图像同名行像素的两条灰度曲线时没有考虑曲线之间的相关性问题,提出改进方法,即:两期数据联合平差,并附加两曲线角频率相等这一约束条件。采用附有约束条件的联合平差法计算的结果与y轴的选取位置无关,精度得到改善,特别是在两期相片曝光量相差较大时,目标位移量的计算精度显著提高。实验结果表明:改进算法计算的位移量和精度不随y坐标轴位置的变化而变化,在两期图像曝光量不等时,计算精度提高明显。     

附加运动学约束的BDS抗差UKF导航算法

针对城市复杂环境中单一BDS导航受多路径（multipath,MP）和非视距（non-line-of-sight,NLOS）信号干扰导致精度下降的问题,提出一种附加运动学约束的抗差无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）算法。该算法基于新息向量构造等价权函数,克服了位置及接收机钟差初值不准确引起的抗差性能下降问题。同时,利用载体的近似运动方向和高程约束,进一步增强滤波解。实测车载试验结果表明,本文方法可有效抑制MP和NLOS信号的干扰,提高城市环境中的BDS导航精度。     

最大空圆约束下的最邻近计算方法

移动目标的最邻近查询是位置服务的重要内容之一。本文针对地理目标分布不均的情况,将离散点集的最大空圆参数引入到最邻近查询中,提出了最大空圆约束下的k-D树最邻近查询算法。通过实验证明该算法可以有效地减少节点访问次数,减少距离计算次数,从而提高最邻近的查询效率。进而将该算法应用于移动目标的k阶邻近查询中,可以有效地减少移动点在三角网中的定位次数,改善k阶邻近的查询效率。     

运动平滑与核线约束的特征匹配提纯算法

针对基于最近邻距离比率约束和几何条件约束的影像特征匹配方法,在处理重复纹理影像以及视角和尺度变化大的宽基线影像时,存在匹配正确率低和匹配点对数量少的问题,设计了结合运动平滑约束与核线约束的AKAZE特征匹配提纯算法。①为提高影像特征的不变性、显著性和时效性,采用AKAZE算子提取影像特征,经暴力匹配快速构建初始匹配集;②基于网格运动统计区分真假匹配,剔除不能满足运动平滑约束的匹配点对;③为消除局部相似特征引起的误匹配,采用核线约束提高匹配纯度。实验结果表明:所提算法实现了重复纹理影像、倾斜影像和宽基线影像同名点对的高精度匹配,增加了匹配点对数量,拓展了特征匹配的适用范围。     

遗传神经网络在大坝安全评价中的应用

利用神经网络方法评价大坝安全具有一定的优势,但传统大坝安全评价方法不能为神经网络模型提供合适的学习样本。文中引入安全度值的概念,为神经网络提供可量化的学习样本,并针对BP神经网络收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极小等问题,利用遗传算法进行改进,提出基于遗传神经网络的大坝安全评价方法。工程实例表明,评价方法合理、可行。     

基于维度特征的RANSAC建筑物点云分割算法

提出一种以建筑物表面形状特征为分割依据的改进RANSAC点云分割算法。该算法以主成分分析算法为基础计算维度特征和熵函数,并以熵函数最小准则确定最优邻域,继而进行表面形状分类,运用法向量夹角作为约束条件对分类结果进行优化。将分类结果作为随机抽样一致性(RANSAC)点云分割算法的模型选择依据,进行建筑物表面分割,采用法向量和距离等约束条件对分割结果进行优化,从而分割出具有不同形状的特征表面。实验表明:文中提出的改进的RANSAC点云分割算法是可行的,能有效保留表面特征。     

附加深度差和水平距离约束的深海控制点差分定位算法

针对现有方法确定海底控制点(应答器)三维坐标垂直解偏差大的问题,提出了附加控制点间深度差和水平距离约束的差分定位算法。首先研究了声速剖面的变化规律,并分析了声速剖面的不确定性对测距误差的影响。其次,根据测距误差的变化规律设计了相应的测线,并提出了适合这种走航策略的差分算法。仿真试验的结果显示,相比于传统方法(圆走航),控制点垂直解的偏差由30多个cm减小到了10 cm左右,表明本文提出的方法可以有效改善控制点定位垂直解偏差大的问题。     

用遗传算法改进模糊隶属度克里格插值的研究

克里格法是一种应用广泛的空间插值方法,本文研究了指示克里格法和模糊隶属度克里格法,讨论了用遗传算法对模糊隶属度克里格法进行改进的可能性及效果,并在空气污染数据插值中对3种方法的效果进行了比较。实验结果分析表明,遗传算法改进的模糊隶属度克里格插值在结果上要优于前2种方法,且具有鲁棒性较高和适应性较强等优点。