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室内地标在室内位置信息服务（location based service,LBS）中发挥着重要作用。针对室外地标提取方法不能完全适用于更为复杂的室内环境的问题,提出了一种显著度定量评价模型用于在室内环境中提取地标。以大型商场的室内环境为研究对象,从视觉、认知、空间3个方面分析影响室内兴趣点（point of interest,POI）显著性的主要因素,并用这些因素构建了室内POI整体显著度评价模型。选择武汉市群光购物中心室内的POI数据进行显著度计算,依据显著度的差异性提取了多层地标,反映不同粒度的室内区域空间知识。提取的多层地标可以作为室内智能导航系统中的重要标识,为在复杂的大型商场内实现快速寻路、多粒度路径导引提供关键线索。 相似文献
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利用城市POI数据提取分层地标 总被引：10，自引：0，他引：10
为了获取能够用于智能化路径引导的层次性空间知识,提出了一种依据显著度的差异从城市POI数据中提取出分层地标的方法。首先,通过从公众认知、空间分布和个体特征3个方面分析影响POI显著性的因素,构造了包括公众认知度、城市中心度和特征属性值3个指标向量的POI显著性度量模型;然后,分别讨论了利用问卷调查、多密度空间聚类和数据规格化的方法计算POI对象的各项显著性指标值的过程;最后,选择武汉市武昌地区的POI数据进行显著度计算,从中提取显著度较高的对象构成若干层地标,并以各层地标为种子生成加权的Voronoi图,用来反映各地标的空间影响范围并建立了同层和上下层地标之间蕴含的关系。 相似文献
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针对地标显著度计算存在的因子不全、赋权主观的问题,提出了一种利用虚拟地理试验构建地标显著度模型的方法。以城市地标显著度模型求解为例,分析了地标视觉显著度影响因子（简称为视觉因子）及计算方法,构建了一种综合眼动追踪、视觉因子可控和可计算的虚拟试验环境。开展了眼动指标与地标显著度之间的关系求解试验,建立起二者的定量关系模型。以该模型为基础,开展了地标视觉显著度与视觉因子间定量关系的求解试验,通过试验数据拟合得到最终的地标视觉显著度模型公式。本文方法的核心是：在视觉因子可控可计算的虚拟环境中,使用眼动指标表征显著度值,通过地标认知试验及数据分析拟合得到显著度模型。该方法对于研究地标判别这类人与环境相互作用机制的问题具有独特的优势,可降低研究的复杂度,克服研究结果的难复现性。 相似文献
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为了满足人们获取室内空间信息时多层次的认知需求,从室内空间的特点出发,以商城为例,对室内要素的分类分级体系进行梳理,在此基础上探讨兴趣点(point of inte-rest,POI)多尺度表达的符号模型;结合地图比例尺和用户需求设计了一套易于理解又能多层次表征要素信息的室内地图POI符号系统,并通过典型案例对其可行性进行制图实践检验。实践结果表明,所提出的多尺度POI符号化方案具有可行性,设计的符号集可以广泛运用到其他商城中,该思想可以运用于其他类型的室内地图。 相似文献
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为了获取结构化空间知识,本文在前人研究基础上,提出一种依据显著度差异从城市POI数据中提取多层次地标的方法。分别从知名度、通达度以及个体特征三个方面量化分析了影响POI显著性的因素;然后利用这三个指标构建了POI显著性度量模型,并进行了武汉市武昌区地标提取实验。最后,以各层地标为种子生成Voronoi图,用来反映各层地标的空间影响范围及上下层地标之间蕴含的认知规律。 相似文献
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在具有线性约束的室内区域,如走廊或狭窄通道,使用行为地标和室内地图辅助的方法,可以提供较为精确的位置信息.但在非线性约束的室内区域,如办公室、商铺和机场大厅等空间范围较大的室内空间,人为活动轨迹难以进行线性约束,很难使用行为地标和室内地图辅助的方法进行定位.虚拟无线信号接入点(access point,AP)是利用无线信号衰减的简化公式计算出的AP的"虚拟位置".基于此,本文提出一种基于虚拟AP坐标的指纹点聚类算法,完成离线阶段对指纹点的聚类分割;提出一种基于八阵图的AP选取算法,减少在线定位阶段使用的AP的数量,降低用户定位的计算量.最后,在典型的室内场景,对所提出算法进行试验验证,显著提高了室内非线性约束区域定位的精度. 相似文献
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针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算（PDR）累积误差大的问题，本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型，采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知，发现隐藏的室内地标信息，并完成用户在地标位置的位置校正，提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差，提高了用户室内定位的精度。经试验验证，该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
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兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。 相似文献
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针对室内空间三维导航、几何模型高质量渲染的需求与个人移动平台资源、计算能力有限之间的矛盾,在分析室内空间区域功能、明确室内单元类型的基础上,构建了能够表达室内空间各部分拓扑特征,且支持三维路径分析的室内空间网络拓扑关系模型,并在准确把握室内空间区域拓扑逻辑关系的前提下,探讨了顾及室内拓扑关系的空间分割和几何模型的组织和调度策略,以实现室内模型的动态遮断和剔除。实验结果表明,利用所提方法可以实现几何模型的实时遮断和剪裁,大幅度减少模型绘制的数量和数据量,提升数据传输和绘制的效率,为高逼真度的三维模型可视化绘制奠定了数据基础和保证。 相似文献
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路径导引是导航与位置服务领域重要研究内容之一,传统Turn-by-Turn的方式能够给予人们在陌生环境下的导引信息,但不符合人们的对于熟悉环境下的认知和日常沟通习惯。基于地标的描述方式更加符合人们的认知习惯,尤其对熟悉周边环境的本地人而言（如出租车司机）。通过按照地标的显著度进行分层,建立多粒度的路径导引描述信息,符合人们由概略到详细的空间认知规律,能有效提高人们寻路反馈、处理和知识共享的能力。以面向导航为目的,针对不同尺度的地标认知空间完成了多粒度的地标形式化建模,设计了更为符合人们认知习惯的、多粒度的路径导引描述方法。 相似文献
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室内空间数据模型的表达能力是影响室内位置服务的关键因素，在进行室内空间位置服务之前，需要建立能够表达室内空间复杂特征的模型。针对这一需求，本文提出了一种多元混合室内空间模型，该模型基于传统的对象特征模型、几何空间模型和符号空间模型，通过其表达的几何和拓扑特征的优化组合来实现，可充分表达室内位置和目标间的连通关系，满足室内位置服务需求。针对大量应用程序需要相同的数据模型进行导航分析和信息交换，本文提出了一种使用IndoorGML描述室内空间模型的方法，该方法可实现室内空间模型信息在各设备端的共享。以北京某大型商场为例，建立了多元混合空间模型并使用IndoorGML对其进行描述，最后通过两目标间路径分析证明本文方法的应用价值。 相似文献