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针对全色图像的冰雪识别问题,以过渡区理论为基础,提出基于过渡区特征的冰雪识别方法.首先利用K-均值聚类方法分离云、雪与其他地物,再通过SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)边缘检测提取过渡区图像;然后设立描述过渡区大小的特征量——厚度,并与过渡区的均值和方差特征量组合成特征向量,用以分析过渡区特征,识别具有冰雪过渡区特征的点,构成冰雪边界;最后经过边界生长和区域填充,实现冰雪识别.以“北京一号”小卫星全色图像为遥感数据源,应用该方法及过渡区阈值法、迭代自组织法和面向对象纹理分析法分别提取冰雪覆盖区.该方法的冰雪识别精度达到97.39％,明显高于其他识别方法,表明该方法能获得较高精度的冰雪识别结果和丰富的边缘信息,可为云雪分离及雪线提取等方法研究提供参考. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度特性并提高Canny边缘检测自适应性的"特征簇"目标定位算法,结合概率树分类器与二维主成分分析算法,可对多视角、多目标类型舰船目标进行识别,并根据全概率公式评估识别结果。 相似文献
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在GIS中对空间数据库的操作,难点在于采用统一的查询语言SQL对空间数据的操纵。该问题的实现需要对现有SQL语言进行扩展,使之能够识别和处理对空间数据进行操纵的语句。本文围绕分析空间查询语句结构的全过程,采用中间件对标准的SQL语言功能进行扩展。提出了一种以语法树生成原理实现标准SQL语句和扩展SQL语句的分析和进行功能分解的具体方法,展示了以中间件封装空间操作的SQL词法分析、SQL语法分析的具体实现,并给出了具体的算例。本文提出的方法为进一步研究与开发空间查询语言,空间数据操纵语言的实现提供了基础。 相似文献
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为识别城市交通中的频繁路径,本文提出了一种出租车轨迹数据的频繁轨迹识别方法。该方法首先对轨迹数据进行轨迹压缩,以降低计算复杂度;然后基于最长公共子序列和动态时间规整算法进行轨迹相似性度量计算,利用计算得到的轨迹间相似度生成距离矩阵;最后将生成的距离矩阵结合HDBSCAN算法进行聚类得到频繁轨迹。选取厦门岛内两个区域进行试验分析,结果表明,该方法能够识别出轨迹数据集中的频繁轨迹,进而得到城市区域之间通行的频繁路径,对道路规划、路径优化与推荐、交通治理等应用提供帮助。 相似文献
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基于Delaunay三角网的等高线树生成方法 总被引：1，自引：1，他引：0
研究如何利用Delaunay三角网构建等高线树,提出一种新的等高线树生成方法。该方法充分利用Delaunay三角网在领域分析中的优势,通过两次利用Delaunay三角网来判明等高线的空间关系进而达到统一被图廓截断的等高线以生成等高线树的目的。本文将等高线作为约束边构建约束型Delaunay三角网,利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线,在此基础上结合邻近等高线的高程关系判明、识别,最终统一被截断的等高线;然后对统一后的等高线再次利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线对,利用等高线对的高程关系判断出其为父子关系或兄弟关系,据此将等高线插入到相应的位置,逐步生长成等高线树。同时给出了基于Delaunay三角网的等高线树生成方法的算法设计及试验结果。 相似文献
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研究城市设施的热点分布对把握当前城市形态具有重要意义。传统的设施热点识别方法容易忽略设施的特征尺度且多以区域识别为主,缺少精准化提取设施热点的方法体系。针对上述问题,本文提出了一种顾及属性特征的设施热点识别方法,并以北京市住宅设施为例进行了试验分析。首先将设施的属性值作为权重,进行加权核密度估计生成密度值表面,利用极值点探测模型提取极值点;然后采用Getis-Ord Gi*统计进行空间自相关分析,生成具有显著统计学意义的热点区域,筛选极值点得到热点。结果表明,该方法能够准确有效地识别设施热点并进行合理的等级划分,为城市设施空间布局研究提供多样化视角。 相似文献
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地面成像光谱数据的田间杂草识别 总被引：5，自引：0，他引：5
地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。 相似文献
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从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势. 相似文献
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针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过空间约束规则对乒乓效应进行识别和优化,并对时空相邻聚簇进行归并.实验结果表明,该方法可提高异常漂移点识别的准确率和召回率,并有效处理乒乓效应,可明显提升用户时空行为刻画效果. 相似文献
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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。 相似文献
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基于Voronoi内邻近的等高线树生成法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对等高线树现有几何计算生成法和区域扩张生成法在判断包含关系方面存在的不足,提出了利用Voronoi内邻集来判断父等高线与子等高线之间“一对多”的直接包含关系,发展了一种基于Voronoi内邻近的等高线树生成方法。 相似文献
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针对当前立面窗户重建存在的精细结构缺失、标注数据获取困难、迁移学习精度不高的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的半监督精细窗户结构识别方法。该方法使用纹理影像进行信息提取,基于半监督学习的方式,从大量无标签数据中构建生成对抗网络模型,提升了模型的泛化能力和抗干扰能力。实验表明,本文方法可以明显提升小样本下建筑立面窗户的种类识别精度和参数回归精度,应用于实际建模之中也取得了良好的效果。 相似文献
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介绍了一种新的R树批生成算法ATBL。本算法结合了自底向上的生成方式和以缓冲区树为基础的自顶向下方式的优点，通过对算法性能进行理论分析以及与其他多个算法进行比较研究，证明该算法在执行速度和所生成R树的查询性能方面都能达到令人满意的效果。 相似文献
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栅格地图中的注记包含了丰富的地理位置信息,传统的栅格地图注记识别方法在识别过程中将注记和其对应的地理要素相分离,因此难以处理倾斜注记和弯曲注记。以连通域单元为基本处理对象,提出了一种基于几何特征的彩色栅格地图注记识别方法。首先利用连通域单元的方向、尺寸、密度、邻域四个特征提取注记像素集合,然后通过地理要素中心线对非水平注记进行方向确定,最后对注记进行聚类和重新排列,完成注记识别。通过对GoogleMap（谷歌地图）瓦片中的注记进行提取和识别实验,证明了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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结合国内外对建筑群空间分布模式的研究,提出了建筑群多连通直线模式的参数判别识别方法。首先从其组织规律出发,从距离、方向、大小3方面提取直线模式的结构化参数;然后利用Delaunay三角网构建建筑群的邻近关系,生成邻近图;考虑直线模式的直线性、紧凑性等,通过模拟直线模式识别的人工过程进行邻近图的同质性修剪,识别出多连通直线模式。实验表明,该方法能够识别出明显直线模式,且具有完备性,允许模式相交,更符合人类空间认知特点。 相似文献
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随着遥感影像在人们生产生活各个方面的广泛应用,普通的分割算法已不适用于高分辨率遥感影像的目标识别需求。本文提出了一种基于最小生成树的遥感影像分割算法,首先根据像素间的相似性测度构建遥感影像的无向带权图,然后通过Prim算法生成遥感影像的最小生成树用于刻画影像的像素间相似性结构,并建立最小生成树的拓扑结构;在此基础上,建立基于最小生成树的分割模型,进行子树划分,从而达到影像分割的目的。模拟和真实影像的分割实验表明,本文算法是一种有效的遥感影像分割算法。 相似文献
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高分五号高光谱影像矿物精细识别 总被引：2，自引：2，他引：0
矿物识别是高光谱遥感技术优势之一,已在地质矿产领域取得了显著应用效果。随着光谱分辨率的不断提高,高光谱遥感矿物识别逐渐从识别矿物种类向矿物亚类、矿物成分等精细信息识别发展,且随着应用实践的不断深入,对矿物精细信息的需求也越来越大。而光谱分辨率和矿物识别方法是制约高光谱矿物精细识别的主要因素。高分五号(GF-5)超高的光谱分辨率为矿物精细识别提供了可能。首先在分析总结已有高光谱矿物识别方法优缺性的基础上,提出了综合光谱特征增强匹配度和特征参量的矿物识别方法;其次,选取甘肃柳园和美国Cuprite两个研究较多的地区为研究对象,基于GF-5卫星数据开展了矿物精细识别,在完成矿物种类、亚类识别的基础上,进一步对绢云母成分信息进行了反演;最后,结合上述地区已有机载高光谱数据及填图结果开展对比分析。结果表明:GF-5矿物识别信息分布与机载HyMap、AVIRIS一致性很好,相较机载数据GF-5矿物识别平均正确率优于90%,说明本研究提出的矿物识别方法能够满足GF-5矿物精细识别,可为后续业务化应用提供技术支撑,同时认为超高的光谱分辨率使得GF-5在矿物成分信息识别上更具优势。 相似文献
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基于数学形态学的扫描地图点状符号识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于数学形态学的扫描地图符号双向模板匹配识别方法.试验结果表明,与常规模板匹配法相比,该方法不仅能良好地去除扫描地图上噪声的影响,而且能有效、可靠地识别扫描地图符号,平均正确识别率达90%以上. 相似文献