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互联网的广泛应用产生了越来越多与地理空间位置关联的文本信息。现有地理信息系统一般通过外部链接来浏览这些数据,需要频繁的缩放、漫游和点击操作,而其他方法又难以有效表达出空间位置关系。提出了一种基于标签云的位置关联文本信息可视化方法———标签云地图,给出了标签云地图的设计思路和实现流程,并以腾讯微博的真实数据集为例建立了原型,重点研究了点状和面状地理要素的Cartogram生成算法,关键字和词频的提取算法,面向不同尺度和不同时间的标签云显示规则的标签位置生成算法。实验表明,该方法能够帮助用户从大量的位置关联文本信息中快速感知并把握信息的总体特征和发展趋势。 相似文献
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针对传统的民族人口分布专题图的表示方法往往不能同时兼顾人口规模和分布位置两类信息的表达的问题,该文基于标签云技术,提出一种面向民族人口分布专题信息表达的标签云布局方法。通过标签的构型和尺寸分别表示民族人口的类型和数量特征,并对标签的位置设置地理特征关联和制图空间约束,实现顾及空间分布特征的标签云布局。该文以云南省民族人口分布标签云地图为案例,验证了标签云布局算法的可行性,并对生成结果进行了测评。实验表明,采用标签云方法可获得更加直观的可视化效果,便于读者快速获取民族人口分布信息。该文提出的标签云布局方法可以有效地生成民族人口分布标签云专题图,算法执行效率较高。 相似文献
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LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等。两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数。本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法。首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系。基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性。然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数。试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性。 相似文献
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兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一,其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap(OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征,其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题,亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据,未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题,其预测标签倾向于包含较多数据的类别,学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大,提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法,通过小样本类别的层次化聚合,建立POI类别树结构,在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分,支持神经网络高精度的标签预测。试验表明,本文方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系,其预测精度高于传统方法。 相似文献
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针对地理标签数据和地理标签数据平台的特点,采用主题爬虫技术与API接口技术相结合的方法进行地理标签数据的获取;利用谬值处理、重复事件处理,并构建基于主题和位置的层次结构等方法对地理标签数据进行处理;设计相应的存储模型。最后还通过相应的实验进行对比分析,以此来验证本文相关技术的优越性。 相似文献
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露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明：该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑。 相似文献
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在标签地图应用日益增加的背景下,亟需开展标签权重表达策略的评估研究。引入眼动跟踪方法,针对常用于标签地图权重表达的一种等差字大策略进行评估。实验设定无目的自由浏览和有目的阅读分析两个应用场景,布置标签选取、识别/搜索、记忆和主观评价任务,统计分析被试完成以上任务的眼动数据和其他衍生数据,结果显示:（1）不同大小的标签在信息凸显性、视觉吸引力、权重记忆以及识别/搜索时的搜索效率、阅读效率和认知负担方面并未表现出明显差异性;（2）文字大小处于上游的标签相比处于下游的标签更加容易被识别/搜索,被试的兴趣度更高,但并不意味着文字越大的标签越容易被识别/搜索,被试的兴趣度越高;（3）采用等差字大策略的标签地图总体评价良好。该研究有助于地图设计者进一步了解等差字大策略的特点。 相似文献