顾及多要素影响的路网匹配改进算法

针对导航地图中现有的匹配算法在复杂路段的匹配效果一般较差的问题,本文提出一种改进的匹配算法。首先,引入分块思想,提出将路网中的每个路段按规则分为简单路段块和复杂路段块,不同路段块采取不同的匹配算法;其次,充分利用车辆行驶的连续性,综合考虑了车辆行驶方向、车速与交叉口距离等多种因素对匹配结果的影响,在选取正确的匹配路段时合理利用了历史数据信息。实验表明,该算法不但对能够改善复杂路段的匹配效果,而且还能够对匹配点沿路段方向上的误差进行实时校正。     

一种改进的单模式匹配算法

为了进一步提高模式匹配算法的性能,在对两种经典单模式匹配算法KMP和BM分析的基础上,结合二者的优点,提出了一种改进的单模式匹配算法。该算法主要利用KMP算法的"部分匹配"结果和BM算法的"后缀匹配"优势,对匹配过程中的字符移动距离做了优化。通过将改进算法与KMP算法、BM算法进行实验测试与分析,证明改进的算法性能稳定,匹配效率明显得到提高。     

使用自然语言处理和分层匹配方法的地理信息服务语义发现

设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。     

利用地标空间关系约束的点实体匹配方法

针对传统的点实体匹配方法的不足,提出了利用地标空间关系约束的点实体匹配方法。该方法以参考点实体、候选匹配点实体与其邻域内的同名地标之间的空间关系为基础构造距离特征向量和方向特征向量,基于距离特征向量和方向特征向量计算点实体的相似度,进而确定点同名实体。实验结果表明,该方法在点同名实体空间位置偏差较大的情况下依然能够取得很好的效果,验证了该方法的有效性。     

基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法

尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。     

SOFTWARE REVIEWS

THE BENCHMARK SYSTEM , Version 5.6. Get-A-Ref , Version 4.2. MapInfo , Version 3.0. OSU MAP-for-the-PC , OSU MAP-for-the-PC, Version 3.0. Duane F. Marble, Jay Sandhu, and others Spatial Regression Analysis on the PC , Version 1.0. Daniel A. Griffith     

一种基于网络拓扑关系的地图匹配算法

地图匹配是车辆导航定位系统中提高定位精度的一种方法,其精度受定位数据、地图数据质量及坐标系转换关系的影响.在分析现有算法的基础上,提出了一种基于网络拓扑关系的地图匹配算法.该算法只需将GPS定位数据和GIS 数据相结合,即可用算法的形式解决地图匹配中一些常见的问题.实验证明:该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法,具有较好的实用价值.     

VLL方法在自动获取建筑物高程中的应用

铅垂线轨迹法(VLL,Vertical Line Locus)是一种直接解求高程的方法,将该方法加以改进,并将其应用在建筑物高程信息的获取中,实现了自动批量获取建筑物高程信息的目的,并具有一定的精度。实验表明,该方法效率较高,可靠性较好。     

无控制DEM表面差异探测研究

本文提出了一个新的无控制DEM差异探测算法。它可以将不同时期获取的DEM纳入到统一坐标系中,这样就可以根据匹配后的DEM来定量探测地表变化情况。该方法通过差分模型考虑了观测量的数值及其相互关系。与目前差异探测能力最强的LMS-LZD方法相比,新方法具有更好的差异能力和更高的匹配精度。普歪沟泥石流沟多时相DEM差异探测实例验证了新方法的优越性。     

基于骨架化和蜘蛛编码的面状实体匹配方法研究

同名面实体在不同来源的地图数据库中的矛盾性表达致使相关领域的研究出现诸多瓶颈问题,由此实体匹配作为基础研究成为首要解决的关键问题,本文采用两阶段匹配策略实现面实体匹配,预匹配中通过面积相异度进行初步判定,终匹配时先对面状实体进行骨架化从而降低点和线的维度,再用基于蜘蛛编码的方法实现匹配。最终实现的匹配算法由大比例尺地图数据库中的房产图和地形图进行匹配实验,结果证明了该算法的匹配效率和准确度。