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本文提出了一种解决地理信息检索的方法,在此方法中建立了地理信息的拓扑、方位和距离等空间关系:分析了空间数据和非空间数据的语义关系,提出用于描述空间关系的属性关系图ARG,基于应用本体实例生成算法AOGA和语义推理工具Jena,实现异构消解和语义扩展,极大地提高检索准确率;并以大连湾土地利用本体实例为例,说明此解决方案的可用性。 相似文献
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针对语义鸿沟问题,将基于语义特征挖掘模型与支持向量机相关反馈方法相结合,建立了基于支持向量机相关反馈的人机交互遥感影像语义检索系统。实验结果表明,该方法利用高层语义特征及人机交互反馈信息缩小了语义鸿沟,提高了影像检索的精度。 相似文献
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空间服务语义模式的地理信息服务发现 总被引：1，自引：0，他引：1
如何从大规模地理信息服务集合中快速且准确地发现目标服务是地理信息服务应用中的一个关键问题。当前基于关键字的服务发现方式缺乏语义支持,搜索效率低。本文在WSMO/WSML框架下,提出了一种基于空间服务语义模式的服务发现方法,将地理信息从语法模式转换为语义模式,明确表达空间数据中隐含的知识,有效克服数据源之间的语义异构。该方法能够显著提高地理信息服务发现的查全率和查准率。 相似文献
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文本是战场信息的重要数据模态,从中挖掘地理环境时空语义信息是机器理解战场环境的重要方法,有助于扩展战场环境的空间认知与理解.本文设计一种基于主题模型,反映地理时空因素与事件主题之间语义关系的计算方法,通过信息抽取,挖掘主题要素相关信息,形成不同主题分类及其对应的特征词汇分布;将事件主题与地理时空语义特征建立联合分布模型,自动发现时间、空间与事件主题之间的相关性,从而生成地理时空隐含的语义主题.通过试验验证并结合应用实践,得到如下结论:利用事件主题与位置信息的关联,并应用空间分析方法探寻不同主题的时空分布规律,可为新事件的位置预测及趋利避害对策制定提供基础,从而拓展传统的地理事件主题分析. 相似文献
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视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。 相似文献
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针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中，因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题，该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进，在高级特征提取过程中加入图卷积结构，通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失。该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力。对Camvid数据增强验证后结果表明，在满足车载视频对象的快速响应范围内，WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况，较好地分割出相邻目标对象，对车载视频的整体分割精度达到89.7%,较现有的最优网络提升了5%,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了17%。 相似文献
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新兴的视频卫星数据采集速率与星地实时传输速率间存在巨大差异。传统视频编码技术通过去除单个视频中短时局部冗余以降低待传输数据量,但仍无法满足在现有星地传输带宽下实时数据传输的需求。长程背景冗余由多个遥感视频对同一观测区域重复拍摄所引发,广泛存在于具有一定时间跨度的重复拍摄的卫星遥感视频数据中。针对这一冗余去除问题,首先探讨了影响地貌背景变化的主要因素,提出了长程背景参考字典;其次,提出了基于长程背景参考字典的参考帧生成方法;最后,提出了基于长程背景参考的卫星视频编解码框架。实验表明,通过引入长程背景字典参考,卫星视频压缩后码率较现有方法降低64.38%,有助于推动卫星视频实时监测的发展与应用。 相似文献
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Yujia Xie Meizhen Wang Xuejun Liu Ziran Wang Bo Mao Feiyue Wang Xiaozhi Wang 《Transactions in GIS》2021,25(1):450-467
Current studies on video trajectory retrieval focus on the retrieval and analysis of image content, neglecting the gap between the spatiotemporal continuity of retrieval conditions and the spatiotemporal discontinuity of multi‐camera video trajectories. In this study, we propose a method for the spatiotemporal retrieval of dynamic video object trajectories in geographic scenes. Based on the camera calibration, the proposed method organizes the scene, cameras, and trajectories, constructs the spatiotemporal constraints, and queries the trajectories using two measures: camera‐by‐camera retrieval and global trajectory retrieval. The proposed method was verified through experiments, and the results demonstrate that both measures can query trajectories effectively and reduce the spatiotemporal video review range under different spatiotemporal constraints. Furthermore, compared with camera‐by‐camera retrieval, global trajectory retrieval can reduce the spatiotemporal video review range further and return more accurate results. The proposed method may provide support for the spatial analysis and understanding of surveillance video data. 相似文献
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针对视频监控系统中人群异常行为检测准确率低的问题,提出了一种基于时空立方体的人群异常行为检测与定位方法。首先利用光流法计算等间距采样的特征点光流场,然后根据光流场计算特征点的运动速度、方向和方向熵3个特征量,并分别将其统计直方图投影到对应的三维立体空间中,构建描述人群行为的时空立方体特征。同时,将图像分成多个子区域,并计算各子区域的时空立方体特征;设计基于最近邻分类和支持向量机的级联分类器,完成人群异常行为的检测与定位。结果表明,该方法比现有方法能更准确地检测视频中的异常人群。 相似文献
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针对多镜头全景摄像机MPC室内标定参数输出的实际场景球面全景视频存在视差伪影问题,提出一种场景自适应的球面全景视频无缝生成方法,主要包括两方面内容:①MPC球面投影参数最优估计。以实际场景视频重叠区域同名像点为观测值,通过最小化球面投影中心到同名像素对应球面空间点的夹角建立误差方程对球面投影参数进行最小二乘估计,从而降低子相机摄影中心与球面投影中心不重合及场景深度变化对MPC球面全景视频输出质量影响。②MPC球面全景视频生成TPS模型构建。以MPC子摄像机视频像素球面重投影几何为全局变换、以视频拼接线上同名像点为控制点建立TPS模型,实现MPC各子摄像机视频到球面拼接视频的像素直接映射,并能最小化视频重叠区域像素拼接误差,仅通过拼接线附近像素简单混合即可消除视差伪影并实现平滑过渡。模拟成像及实际场景试验结果表明,结合场景内容与摄像机内、外参数,本文方法可实现MPC球面全景视频无缝生成且计算简单、高效,完全满足MPC高帧率视频输出要求,具有良好的应用价值。 相似文献
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影像几何匹配之目的是从确定对应的影像中提取其间的几何转换参数,在摄影测量测图、变形物面监测和飞行平台动态性能分析等方面有许多实用需求。不同于普遍悉知的特征点影像匹配算法,本文研究的算法是把对应影像内的全部像元素参加匹配运算,从而按最小二乘准则求解对应影像间的几何转换参数值。文中阐述了算法原理,包括灰度对应方程、信息量不等式及最小二乘求解方法,尤其是详细探讨了灰度信息的小波分析及由信噪比计算信息量的方法。为验证本文的理论和方法,采用了直升机载视频相机的序列影像进行了试验,给出了相对定向元素和视差格网的两种解算结果。最后给出了本文方法与传统特征点匹配方法可利用信息量不等式进行对比分析的结论。 相似文献
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零样本视频分类（zero-shot video classification,ZSVC）采用的点积分类方式容易使神经元产生较高方差,从而导致模型对输入分布的变化非常敏感。针对该问题,采用三维密集网络（3D DenseNet）与余弦相似性相结合的方法,提出了一种基于3D DenseNet的零样本视频分类（3D DenseNet for zero-shot video classification,DZSVC）算法,通过使用余弦相似性的分类方式替代点积分类方式来控制方差的范围,使模型对不同的输入幅值具有更强的鲁棒性。该算法首先将视频数据输入到3D DenseNet中,利用3D DenseNet的密集特性提取更丰富的时间和空间信息,并将提取出来的特征向量映射到公共空间。采用基于余弦相似性的方法对视频进行分类,在UCF101数据集和HMDB51数据集上的准确率分别为32.9%和20.2%,UCF50数据集和HMDB25数据集上的准确率分别为41.4%和23.7%,实验结果表明所提算法具有良好的分类效果。 相似文献