顾及通名语义的汉语地名相似度匹配算法

地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。     

影像匹配粗差的局部矢量面元剔除方法

提出了一套适用于影像匹配粗差的剔除方法。首先消除匹配像对间的系统性差异;然后通过构建匹配同名点的三角网结构,实现匹配结果的局部面元分割;在局部面元上进行矢量统计,引入针对局部敏感的矢量描述子指标,根据误差分布满足正态分布规律的假设设定合理的阈值,并最终实现影像匹配粗差的快速剔除。多组数据的实验验证了所提方法的可行性。该方法已成功应用于卫星影像与低空影像的自动化处理系统。     

结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法

提出结合预滤波算法的不敏卡尔曼滤波（UKF）相位解缠方法。该方法把UKF、传统路径跟踪策略、全方位的局部相位梯度估计技术以及小窗口干涉图预滤波算法有效结合起来,能在相位解缠的同时进行干涉相位噪声抑制,既不受相位残差点影响,又避免了传统方法在相位解缠之前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。模拟和实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,且与扩展卡尔曼滤波相位解缠算法（EKFPU）以及传统方法相比具有较高的精度。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。     

相对仿射变换自适应模拟下的ASIFT宽基线立体匹配研究!

目的 针对Affine-SIFT(ASIFT)穷举模拟影像匹配带来的海量特征描述符提取以及高维距离计算问题,本文提出了一种自适应选取最优仿射变换集以大幅减少模拟影像数量,进而提高 ASIFT宽基线立体影像匹配效率的方法,并就其中单应性下的相对仿射变换模拟、渐进式匹配搜索与模型参数估计以及最优仿射变换集的确定等关键问题进行了阐述。实验表明,本方法较好地兼顾了 ASIFT宽基线立体影像匹配的稳健性与效率,具有实用价值。     

O2O与LBS结合 玩转不同行业

由于信息不对称而带来的服务供给和需求在生活中的不匹配比比皆是。     

基于改进ORB和匹配策略融合的图像配准方法

针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。     

实景三维高山地地区DSM自动匹配效果对比分析

为探索研究在高山地地区选择使用数字表面模型（DSM）基础数据的最优方案,推进实景三维中国建设项目（简称“实景三维项目”）顺利进行提供参考依据。本文利用高分七号卫星影像,针对项目DSM自动匹配所常用的吉威公司影像处理系统（CIPS）和天宝影像处理软件（INPHO）两款主要软件,对高山地地区整体匹配效果及高山地中的冰雪、阴影弱纹理区域的匹配效果进行试验。通过对比分析,发现INPHO匹配的整体效果和在冰雪区域的表现更适合本项目实际生产,而在阴影区域二者均有一定的粗差,需要人工交互编辑处理。     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析

为确保水下重力匹配导航的可靠性,针对将单一特征指标作为适配性分析准则而导致评价结果不全面这一缺陷,提出了一种基于多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析方法。首先,采用重力场标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差、偏态系数和重力异常差异熵6种特征参数作为属性集进行加权规范化处理,得到决策指标对待匹配区的适配性排序,也可构建贴合度来评价最优适配区。然后,在同一条件下,对各待匹配区分别进行匹配仿真比较,结果表明,决策指标越高,匹配效果越稳定,且可直接筛选出最优适配区,决策结果与匹配精度有高度一致性,匹配度高达80%。该方法可靠性高,能够解决单一特征指标信息量较少的问题,为水下潜器长航时、长航距航行提供重要保障。