基于角色标注的中文POI名称语义分类方法

针对现有中文兴趣点POI(points of interest)分类的不足,分析POI名称的结构特征,利用中文文本处理、语义相似度计算方法,提出一种基于角色标注的中文名称语义分类方法,提高POI分类的精度。     

顾及权重的地名自动标注方法

针对网络数据源的分类标准与我国分类标准不同且相互独立这一情况,该文提出了一种顾及权重的地图中地名自动分组标注算法:依据图层要素的类别属性在知识库中查找最符合的权重知识,将地物标注分组;对权重最高的组进行标注叠加分析、最优化分析,进而达到最优化标注;将最优化的标注与次级权重高的组进行叠加分析、最优化分析,进而达到次级组的最优化标注;循环此步骤,直到末级组的最优化标注。依据此方法能够自动实现对集成数据中同一层具有不同权重地物的差别化标注,最后结合中国地名分类代码和OSM分类代码实现了该算法。     

时空和语义结合的船舶轨迹数据压缩方法EI北大核心CSCD

大数据时代积累了覆盖范围广、时效性强的船舶轨迹数据。对海量冗余轨迹数据进行压缩,可提高检索效率,降低数据存储和传输负担;然而现有方法容易忽略移动对象的运动特征。因此,本文提出一种顾及轨迹时空特征和航行语义特征的压缩方法。首先,分析船舶轨迹的空间、时间和语义特征,设计顾及时空语义特征的轨迹数据压缩流程;其次,通过道格拉斯-普克和滑动窗口法计算轨迹点的时空和语义特征值;然后,加权融合轨迹点的时空和语义特征,构建轨迹点的重要性排序,并通过指定压缩比例获取保留轨迹点数目,实现船舶轨迹数据压缩;最后,根据压缩算法效率、质量和实例分析,表明本文方法可保留行驶的动态语义信息和时空形态特征,既可根据压缩比例控制压缩过程,又可显著减少数据冗余,为后续轨迹挖掘等应用提供数据基础。     

顾及地理语义的运动轨迹相似性度量模型北大核心CSCD

移动对象的运动行为往往受到所处地理环境的影响,针对现有轨迹相似性分析无法考虑地理环境因素的现状,本文提出了一种顾及地理语义的多重运动特征轨迹相似性度量方法。该方法首先以扩展到时间层面的数据立方体为基础,对轨迹序列的地理语义和运动特征进行符号化;然后利用多个特征值计算得到的加权编辑距离作为衡量轨迹相似性的标准;最后将该相似性度量方法与谱聚类结合,利用真实数据验证了该度量模型的有效性与优势。     

点云场景语义标注的排序批处理模式主动学习法EI北大核心CSCD

针对点云场景语义标注存在着手工标注费时费力、算法耗时严重、标注精度不高和不适用于大规模场景点云处理等问题,本文提出了一种结合排序批处理模式的主动学习点云场景语义标注方法。该方法首先对原始点云进行下采样处理,然后利用改进的递归特征增加法从庞大的特征集中筛选出最优特征子集,采用排序批处理模式采样算法迭代选取并人工标注少数未标注点,通过创建最小人工标注训练集来完成下采样点云的语义标注工作,最后利用邻域等权标签传播算法完成原始点云数据的标注。对3个室外大场景点云分别进行的试验表明:本文方法只需人工标注7.50%、7.35%、5.83%的点云即可完成下采样点云的标注工作。此外,对比试验表明,本文方法在标注精度和减少人工成本方面优于其他方法,能为点云语义标注工作节省大量人工成本。     

顾及语义知识的地理空间数据快速检索

大数据时代地理空间资源不断增多,但现有通用知识库较少考虑地理空间数据蕴含的语义知识,难以实现数据的快速检索.因此亟需引入本体技术,以蕴含的语义知识为基础,提高地理空间数据访问速度,精确获取用户所需信息.以本体为基础,提出了顾及地理空间数据语义知识的快速检索方法.首先,基于通名编码规则、地理空间数据和开源百度百科数据构建...     

一种基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配技术

针对浮动车轨迹数据挖掘中的空间语义分析问题, 阐述了传统的电子导航地图匹配方法用于浮动车轨迹地图匹配时的主要问题, 提出了基于空间语义特征的浮动车轨迹匹配算法, 并结合实际数据进行了试验验证, 本文提出的基于空间语义特征的全局路径匹配方法取得了很好的匹配效果, 并可还原浮动车轨迹经由的真实路径。     

顾及轨迹地理方向的监控视频浓缩方法

针对视频浓缩研究未引入运动目标轨迹地理方向进行分析,所实现的可视化效果不能区分表达不同轨迹方向的运动目标的问题,提出了顾及轨迹地理方向的监控视频浓缩方法。该方法使用单应模型将运动目标轨迹由图像空间映射至地理空间,利用属性阈值聚类（quality threshold clustering,QT）算法对轨迹出入口进行聚类,实现轨迹地理方向分析。在对轨迹进行映射聚类处理的基础上,通过选取虚拟场景视点实现视频浓缩背景构建,生成轨迹类拟合中心线作为运动目标显示轨迹,并通过构建轨迹类表达模型实现运动目标显示排序,最终实现视频浓缩构建。实验结果表明,该方法能依据轨迹地理方向对运动目标进行区分表达,并能灵活调整不同轨迹类的表达策略。     

顾及时空轨迹特征的台风相似性评估算法

相似的台风路径在一定程度上反映了影响台风运动的诸多因素产生的相同或相似的综合效应。本文基于IMHD-ST距离并综合考虑轨迹时空距离和频率特征,提出了一种距离-频率时空轨迹相似性度量算法,从时空位置和路径形状两个角度衡量台风轨迹之间的相似程度。经实际数据验证本文所提出的算法计算结果准确,同时提高了对噪声、采样率变化和偏移等干扰的抵抗能力,能有效匹配相似轨迹对,服务于台风路径预测与历史相似台风案例的提取。     

顾及地理实体语义相似度的土地用途分区模型

结合土地用途分区工作的要求,提出了地理实体语义相似度测度模型;在对小图斑的模式进行划分的基础上,构建了顾及语义相似度的土地用途分区模型,并提出分区结果的面积平衡和最优化评价方法。以海南省昌江县海尾镇为例对模型进行验证,结果表明,该模型是一种科学、合理、高效的土地用途分区模型,该方法提供的土地用途分区方案不仅能够较好地反映认知特性,还能较好地概括土地利用的特征,可以为土地利用规划、土地利用调控和管理提供技术支持。     

室内用户语义位置模式挖掘研究——以商场为例

结合室内轨迹数据的特点,研究了室内移动对象语义轨迹序列处理方法,以及利用LDA主题模型与用户历史轨迹进行室内商场用户分类的方法。提出了通过关联规则分析挖掘用户语义位置模式的方法,并以北京某大型商场的实际用户轨迹数据为例,对所提出的方法进行了实验验证。