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预测疑犯的社会活动行踪，对案件嫌疑人的排查以及犯罪行为的主动预防具有重大意义。当前研究主要依据疑犯的历史系列作案位置预测其住址或未来犯罪位置，缺少对其复杂社会活动位置的转移过程进行建模，也没有考虑位置数据稀疏性对预测性能产生的影响。为此，提出了融合时空语义的位置时空预测（spa-tio-temporal semantics location prediction，SSLP）模型。首先，利用疑犯在不同语义时段和语义位置上的分布邻近性提取目标疑犯的相似疑犯群体；其次，结合该群体的轨迹数据和位置语义信息，基于核密度平滑方法估算出涉及未记录位置的转移频次及其时态访问概率；最后，采用贝叶斯模型实现疑犯个体的时空预测。实验结果表明，基于W市2013年1月至6月间158名疑犯的17 539个位置记录数据，SSLP模型在top-k距离偏离度和top-k精确率上优于其他流行方法40%~50%，对疑犯位置数据稀疏性具有优异的适应能力。 相似文献
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应急疏散存在复杂性与多变性,传统的模拟方法难以真实刻画应急疏散的复杂动态过程。作为应急疏散领域的新兴研究方向之一,基于多智能体（Multi-Agent）的建模方法通过微观个体的相互作用而产生宏观全局的格局,适合研究应急疏散等复杂问题。本文在复杂适应系统理论的启示下,将多智能体思想引入到人群疏散模拟领域中,将地理信息系统（Geographic Information System,简称GIS）与多智能体技术结合,从空间个体行为的微观角度入手,对疏散动态模拟进行了研究,构建了基于GIS与Multi-Agent技术的疏散仿真模型,呈现了灾害情境下人群的动态疏散过程,实现了GIS空间信息数据的动态表达,对应急预案的制定、救灾设施的建设与管理以及应急疏散工作的开展等具有重大意义。 相似文献
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基于遗传算法的快速影像匹配技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种将遗传算法(简称GA)用于影像匹配的算法,较为详细地分析了遗传算法中群体的大小、交叉率、变异率、选择机制对影像匹配的影响,特别是对未成熟收敛等问题进行了较为深入的研究.实验证明该算法快速、有效. 相似文献
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个体驾驶目的地预测在个性化服务推荐、智慧交通等位置服务中具有重要的应用价值,但现有深度学习方法多以高密度采样轨迹点为单位构建出行特征,导致数据冗余、信息增益有限。路口序列可简化道路驾驶轨迹的表达形态,降低训练成本;同时,路口间的转移偏好与当前移动模式隐含路口与目的地间的时空关联关系,能够一定程度上表征个体出行意图,却鲜有研究将其用于目的地预测。为此,提出一种顾及路口转移偏好和当前移动模式的个体驾驶目的地预测方法：（1）以路口为单位构建输入特征,利用图注意力机制学习不同时间槽内路口间的转移系数,并结合长短期记忆模型捕获转移偏好长期依赖关系;（2）构建时间循环编码与驾驶状态特征,利用长短期记忆模型学习个体当前移动模式表征;（3）通过特征交叉与注意力机制实现特征融合,并利用残差网络输出预测。基于中国深圳市12名私家车司机2019年全年的轨迹数据开展实验,通过与隐马尔可夫、长短期记忆模型、远近距离依赖模型、融合地理语义与位置重要性的长短期记忆模型的精度进行对比并进行消融实验,验证了所提方法的有效性;可视化分析了转移偏好在捕获路口间空间关联关系中的作用,并探讨转移路口数量设置对预测精度的影响。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。 相似文献
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机载激光雷达（LiDAR）测量技术点云数据采集效率高、覆盖范围大,在树木三维空间采集方面具有显著的优势。本文在城市绿化林地、农村果树林地、山区经济林地这三种典型场景中各选取了一块实验区,采用多级分类的思路,通过粗差点检测、点云滤波、高度阈值分割、平面生长等处理步骤,对整个区域的点云数据进行语义标号,相关的语义类别包括：粗差、地面、植被和建筑物,再使用谱聚类算法对植被类点云进行单木提取。实验结果表明,城市绿化林地树木分布规整,树冠彼此相对独立,检测率最高（83.6%）;而农村果树林地存在植被点与房屋点更难区分,低矮树木漏识别多于城市场景,检测率略低于城市场景（81.2%）;山区经济林地树木密度最高,树冠相互粘连、遮盖,检测率最低（76.8%）。 相似文献
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Integrating the Huff Model and Floating Catchment Area Methods to Analyze Spatial Access to Healthcare Services 总被引：3，自引：0，他引：3
Jun Luo 《Transactions in GIS》2014,18(3):436-448
Analysis of spatial access to healthcare services is critical for effective health resource planning. Gravity‐based spatial access models have been widely used to estimate spatial access to healthcare services. Among them, the floating catchment area (FCA) methods have been proved to be informative and helpful to the designation of Health Professional Shortage Areas (HPSAs). This article integrates the Huff Model with the FCA method to articulate population selection on services. Through the proposed approach, population demand on healthcare services is adjusted by a Huff Model‐based selection probability that reflects the impacts of both distance impedance and service site capacity. The new approach moderates the over‐ or under‐estimating of population demand that occurred with previous methods. Furthermore, the method uses a continuous distance impedance weight function instead of the arbitrarily defined subzones of previous studies. A case study of spatial access to primary care in Springfield, MO, showed that the proposed method can effectively moderate the population demand on service sites and therefore can generate more reliable spatial access measures. 相似文献
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Buildings and other human-made constructions have been accepted as an indicator of human habitation and are identified as built-up area. Identification of built-up area in a region and its subsequent measurement is a key step in many fields of studies like urban planning, environmental studies, and population demography. Remote sensing techniques utilising medium resolution images (e.g. LISS III, Landsat) are extensively used for the extraction of the built-up area as high-resolution images are expensive, and its processing is difficult. Extraction of built land use from medium resolution images poses a challenge in regions like Western-Ghats, North-East regions of India, and countries in tropical region, due to the thick evergreen tree cover. The spectral signature of individual houses with a small footprint are easily overpowered by the overlapping tree canopy in a medium resolution image when the buildings are not clustered. Kerala is a typical case for this scenario. The research presented here proposes a stochastic-dasymetric process to aid in the built-up area recognition process by taking Kerala as a case study. The method utilises a set of ancillary information to derive a probability surface. The ancillary information used here includes distance from road junctions, distance from road network, population density, built-up space visible in the LISS III image, the population of the region, and the household size. The methodology employs logistic regression and Monte Carlo simulation in two sub processes. The algorithm estimates the built-up area expected in the region and distributes the estimated built-up area among pixels according to the probability estimated from the ancillary information. The output of the algorithm has two components. The first component is an example scenario of the built-up area distribution. The second component is a probability surface, where the value of each pixel denotes the probability of that pixel to have a significant built-up area within it. The algorithm is validated for regions in Kerala and found to be significant. The model correctly predicted the built-up pixel count count over a validation grid of 900 m in 95.2% of the cases. The algorithm is implemented using Python and ArcGIS. 相似文献
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The authors, drawing upon the work of Hagerstrand and others in the field of spatial diffusion modeling, develop a model for predictive mapping of the spread of disease based on the Monte Carlo method. Analysis of this particular model showed high coefficients of correlation between mathematical probability estimates of times of origin for epidemics in particular territorial units and their densities of population and population potentials. Translated from: Izvestiya, Vsesoyuznogo Geograficheskogo Obshchestva, 1986, No. 1, pp. 67-74. 相似文献
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高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布 总被引：1，自引：0，他引：1
精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。 相似文献
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地形坡度对干涉相位残余点发布的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
相位解缠是干涉雷达生成ＤＥＭ的重要步骤之一。干涉相位中的残余点使相位解缠变得复杂。本文研究了残余点产生机理,建立了残余点发生概率的解析表达式。结果表明,在噪声存在的条件下,残余点产生不仅与两幅图像之间的相关系数有关,而且受地形坡度的影响。理论分析与模拟实验表明,地形变化愈大,残余点分布加密 相似文献