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基于3DCM的日照分析模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
讨论了几何3DCM（three dimension city model）日照分析的基本模型．基于3DCM日照分析的3个难点问题——阴影显示、日照时间计算、日照间距计算．实现了日照分析的算法功能，并给出了实验与模拟分析结果。 相似文献
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时空聚类算法是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。针对传统CFSFDP聚类算法无法应用于时空数据挖掘的问题,本文提出一种时空约束的ST-CFSFDP(spatial-temporal clustering by fast search and find of density peaks)算法。在CFSFDP算法基础上加入时间约束,修改了样本属性值的计算策略,不仅解决了原算法单簇集多密度峰值问题,且可以区分并识别相同位置不同时间的簇集。本文利用模拟时空数据与真实的室内定位轨迹数据进行对比试验。结果表明,该算法在时间阈值90 s、距离阈值5 m的识别正确率高达82.4%,较经典ST-DBCSAN、ST-OPTICS及ST-AGNES聚类算法准确率分别提高了5.2%、4.2%和7.6%。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
现有的人群聚集区域识别算法主要集中于室外空间,与室外空间相比,室内三维空间结构复杂,室内人群聚集更易导致安全事故的产生。提出了一种室内人群聚集区域识别方法——室内简化重构聚集方法(indoor simplification reconstruction cluster,IndoorSRC)。首先,设计了一种新型的室内时空凝聚层次聚类算法(indoor spatial-temporal agglomerative nesting, Indoor-STAGNES)识别室内用户停留点,简化室内用户移动轨迹;然后,构建了一种基于卡尔曼滤波的室内轨迹重构方法,实现了室内用户轨迹的对齐与重采样;最后,提出了一种室内时空密度聚类算法(indoor spatial-temporal ordering points to identify the clustering structure,Indoor-STOPTICS)发现室内三维时空人群聚集区域。采用真实室内轨迹数据进行实验分析,结果表明,与传统的室外识别方法相比,在运行时间差别不大的情况下,IndoorSRC识别的误识率可降低23.7%。 相似文献
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GIS时空分析系统的Clifford代数设计与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
以Clifford代数为理论基础与数学工具,构建了时空分析原型系统：①在兼容多类常用GIS数据格式的基础上,根据Clifford代数空间构建的思想,对现有时空数据模型进行扩展,实现了时间、空间与属性的一体化表达;②定义了可支撑多维度时空分析的几何、度量等Clifford代数算子库;③基于插件的时空分析模型算法构建及集成框架,实现了高维邻域分析、网络分析以及时空栅格数据分析等地学分析算法。实验结果显示,根据Clifford代数所构建的时空分析系统可有效支撑多维时空分析。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(1)
室内路径规划受到多种约束条件影响,在考虑场景的空间几何、环境属性信息的同时,还要兼顾应用偏好、顾及室内寻路行为的各向同性特征和叠加多约束条件对寻路的影响,这就需要一种可集成多约束条件的数据模型对室内场景进行建模。因此,构建了基于六边形格网的多因素约束的A*算法模型,该算法采用各向同性的正六边形对室内场景建模,并将约束条件作为因素,指导寻路算法实现路径规划。基于此模型,再以距离、辨识度及行人密度为例,说明了约束条件对路径规划的影响,阐述了其与场景建模和寻路算法进行有机结合的优越性。实验结果表明,该方案能有效兼顾距离、地标强度、行人热力等约束条件,提供更符合应用偏好的路径。 相似文献
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利用智能手机传感器可感知时间、空间、时空和用户等多维情境的特征,可识别用户活动,但原框架模型中仅利用了单一分类器中的朴素贝叶斯算法,存在分类精度效果受限的问题。本文利用集成分类器中的随机森林算法对原有框架中的单一分类器进行了改进。在获取的3个数据集上的十倍交叉验证结果表明,加权平均F1量测值均有较大提高,表明利用随机森林算法在分类精度效果上有所提升;但由于集成算法结构相对复杂,其学习效率相对较低。此外,随机森林算法的分类混淆矩阵表明,导致识别误差的因素主要为活动的定义与室内定位精度。 相似文献
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为了能够为突发的森林火灾提供科学预案与精准决策,本文以时空大数据为基础,提出了以平行系统为骨架,以广域HLA协议为准则,在搭建林火发生、蔓延及灭火等全过程模拟与应急演练模型设计基础上,采用粒子系统和修正的Rothermel模型分别进行林火及其蔓延过程模拟,在对各对象类和交互类设计的基础上,完成了应急模拟与协同演练的原型系统开发,并以漳浦县为例,对该系统进行验证。结果表明,平行系统的引入与时空大数据的耦合可以很好地克服模拟场景与实时场景的关键脱节,实测应急响应模块的导入,能够为实时灭火决策提供高精准信息化服务,使得该协同模拟与应急演练更具实用性与推广性。 相似文献
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监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。 相似文献
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探讨了位置数据异常分析的一种新思路,给出了面向异常的时空表达模型,建立了基于区域位置点统计的异常检测和分析框架,探寻异常在事件影响下的时空发展趋势和分布特征。通过纽约两个月的出租车出行数据的实验分析验证了框架的有效性,并发现一些有趣的规律,为公共安全、交通管控应急、城市功能区分析等提供指导信息。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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随着传感器技术和观测平台的迅速发展,点云大数据作为新型遥感的主要数据形式,已经逐渐成为场景感知的重要信息载体,并在地质灾害态势感知、自然资源定量调查和道路交通安全服务等国家重大战略需求中发挥了越来越显著的作用。与此同时,点云观测装备和国家重大战略需求的双重驱动促使空间场景从感知迈向了认知,也对认知处理的算法和算力提出了新的要求。为此,本文以点云场景认知的基本框架为线索,分析了多源点云耦合观测的研究现状,总结了点云场景认知处理的关键进展及其在国家重大战略需求中的典型应用,并凝练了点云场景认知当前面临的主要问题。在此基础上,本文聚焦点云场景认知的前沿挑战,避开传统欧氏空间而转到高维张量流形空间进行点云数据处理,提出了“泛化点云”的科学概念和技术框架,为突破点云场景认知处理的算法和算力提供研究思路。 相似文献
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In this article we analyze the response of Time-of-Flight (ToF) cameras (active sensors) for close range imaging under three different illumination conditions and compare the results with stereo vision (passive) sensors. ToF cameras are sensitive to ambient light and have low resolution but deliver high frame rate accurate depth data under suitable conditions. We introduce metrics for performance evaluation over a small region of interest. Based on these metrics, we analyze and compare depth imaging of leaf under indoor (room) and outdoor (shadow and sunlight) conditions by varying exposure times of the sensors. Performance of three different ToF cameras (PMD CamBoard, PMD CamCube and SwissRanger SR4000) is compared against selected stereo-correspondence algorithms (local correlation and graph cuts). PMD CamCube has better cancelation of sunlight, followed by CamBoard, while SwissRanger SR4000 performs poorly under sunlight. Stereo vision is comparatively more robust to ambient illumination and provides high resolution depth data but is constrained by texture of the object along with computational efficiency. Graph cut based stereo correspondence algorithm can better retrieve the shape of the leaves but is computationally much more expensive as compared to local correlation. Finally, we propose a method to increase the dynamic range of ToF cameras for a scene involving both shadow and sunlight exposures at the same time by taking advantage of camera flags (PMD) or confidence matrix (SwissRanger). 相似文献
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景像匹配仿真的一种新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
分析了影响景像相关匹配精度的各种误差因素，并给出它们的误差仿真模型，该模型可以适应飞行姿态、飞行器特性，天候等条件变化时的匹配概率估计，并可以与图像特征参数分析方法相结合。实验验证了该模型的有效性，且可以快速地给出影像图的适配性估计图，用于飞行器的航迹规划。 相似文献
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不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系，反映个体或者群体时空事件之间的变化模式，在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而，地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性，在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系，并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架，通过定义事件间时空关系的描述，设计了一种多视图协同的可视化分析方法，结合时空关系的可视化协同交互，实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据，通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系，实现时空事件的交互可视分析。 相似文献