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自动从大量网络图片中识别出地图是地图监控中一个非常重要的任务。从人类视觉认知上,地图图片明显不同于一般的图片,因此需要研究地图图片的特征及其在自动识别中的应用。通过分析地图图片与一般图片的差异,选择了地图图片的颜色特征、局部二值模式特征和灰度共生矩阵特征作为地图图片识别的基础特征,然后针对不同特征找出最优的单核支持向量机,通过线性加权组合生成多核支持向量机,对地图图片进行自动识别。实验证明:这些特征对地图图片的自动识别是有效的,结合多核支持向量机,地图图片识别准确率高。 相似文献
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中心型地图可表示空间各点到中心点的时间距离,能直观反映地理分布因交通系统影响而产生的相近性变化。其构建核心是依据控制点的位置移动确定非控制点的新位置,因此,将中心型地图的构建过程建模为地图目标的移位问题,以相对邻近图表示点之间的邻近关系,并基于控制点的位置移动计算点的初始受力,应用Snake移位方法迭代计算各点的新位置生成中心型地图,同时利用后处理解决潜在拓扑错误。利用所提方法和最小二乘方法可视化武汉市到其他各市的旅行时间,并定量、定性地进行对比分析。结果表明,所提方法能更好地避免拓扑错误,且局部形态保持更好。 相似文献
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