排序方式: 共有78条查询结果,搜索用时 15 毫秒
31.
简要介绍了Agent的起源、发生和发展以及技术和基本特点.在分析了自动综合的现状和发展需求的基础上,把Agent技术引入到自动综合中来,并利用Agent的自治性、反应性、能动性、学习性、通信性和移动性等基本特性,提出了一种基于Agent的地图综合模型,即自动综合的监控Agent模型,用于对自动综合的综合行为进行监控.同时地图综合知识库的建立和应用,大大提高了Agent的自动反应能力,对自动综合的综合过程起到了强有力的保障和监督作用,文中最后列举了相应的例子. 相似文献
32.
33.
地图综合是地图制图和多尺度空间数据变换的核心与关键技术。20世纪60年代以来,数字地图数据的自动综合研究逐渐展开并取得了长足的进步,囿于人工智能技术的限制,地图综合的智能解决方法虽有不少成果,但距离真正的智能化、实用化仍有一定的距离。近年来,以深度学习为代表的人工智能技术应用于诸多研究领域并取得显著成效,地图综合的智能化研究也有诸多新的尝试。首先,在归纳自动地图综合研究模式的基础上,阐述了智能地图综合研究的必要性;然后,结合人工智能发展历程回顾智能地图综合研究,梳理和分析了基于传统机器学习与基于深度学习的智能地图综合研究现状,并归纳了地图综合智能化研究的主要方法;最后,围绕地图综合智能化研究中的几个热点问题,探讨了智能地图综合的发展趋势。 相似文献
34.
传统栅格影像均采用简单的、由低分辨率到高分辨率的像素级渐进压缩模式,较少考虑到用户需求特征和知识,因此,文中利用POI数据特点及图像感兴趣区编码特性,提出一种基于城市POI的遥感影像渐进压缩思想:首先根据大量的POI数据分析挖掘用户关注的热度信息,建立兴趣场,并以此确定遥感影像的感兴趣区域,然后综合SPIHT算法与Maxshift算法对遥感影像进行渐进压缩编码。实验结果表明,该方法在低码率下仍可以高质量保留图像所含重要信息,能够很好地满足用户的需求,实现了知识层级的遥感影像渐进压缩,有效提高图像压缩编码的实用性和优越性。 相似文献
35.
同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。 相似文献
36.
现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。 相似文献
37.
居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量;其次,对这转换后的无关变量提取主要成分;第三,计算出主成分的权重用以评价居民地的重要性程度;最后,利用开方根模型完成居民地要素的定额选取。该方法将相互关联、相互约束的影响居民地重要性的因子转换成新的无关变量,提炼出其主要成分并计算权值用以综合评价居民地的重要性。实验对比分析表明,该方法综合考虑了居民地要素的行政等级、位置特征和面积大小等因素对居民地重要性的影响,选取结果,较好地保持了居民地选取前后的整体形态,符合选取原则。 相似文献
38.
39.
40.
考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加以关联;在此基础上,计算各因素的权值,并综合评价地图上单个居民地要素的重要性程度;最终利用开方根模型完成居民地的选取。该方法将定性分析和定量分析相结合,综合考虑不同因素对居民地重要性影响程度的差别,使权值分配更科学。试验证明,该方法选取的结果符合选取原则,较好地解决了居民地选取问题。 相似文献