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为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的并行计算方法,并结合轨迹线模型,提出了一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于中央处理器（central processing unit, CPU）的方法计算效率提升了5~30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。 相似文献
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水深注记作为表示海底地形地貌特征的主要制图要素,它的正确选取对于保证航海安全、反映海底地貌起伏具有重要意义。针对传统的水深注记方法,该文提出一种顾及多重约束条件的水深注记选取方法。在总结水深注记综合约束条件基础上,以Vononoi图为支撑几何构造,对水深注记综合涉及的地形特征、空间分布特征、邻近特征3个方面的综合约束进行了形式化定义;借鉴人工选取的思想,在水深综合约束条件重要性排序的基础上,通过反映地形、空间分布、邻近关系等主体特征的重要水深的依次选取,以及背景水深的抽稀实现水深注记选取;最后以实测数据进行实验,验证该方法的有效性。 相似文献
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河网汇水区域的层次化剖分与地图综合 总被引：2，自引：0，他引：2
对于具有网络状结构的河系数据的综合化简,判断河流分支在河网中的重要性需要考虑三个层次的结构信息:全局范围内的空间分布模式;局域环境下的分布密度;单条河流的几何特征。为提取这些结构化信息,本文基于网络分析运用Delaunay三角网模型建立了各级河流分支汇水区域的层次化剖分模型,其基本思想是将汇水区域划定当作“空间竞争”问题来求解,运用类似于Voronoi图的空间等剖分几何构造表达“袭水”过程,在各支流子系统内部及其环境之间通过Delaunay三角网骨架线确定汇水区域的分水岭。基于该层次剖分模型可计算河流分布密度、相邻河流间距、汇水范围及层次关系,进而推算出河系网中每一条河流的重要性系数,实现不同尺度下河流的综合选取。 相似文献
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针对高动态、半结构化的轨迹数据,充分利用文档型非关系数据库MongoDB的特性,本文首先提出了一套分层、分区、分片的存储策略,设计了以整条轨迹为基本粒度的非关系组织模型,能够有效应对轨迹数据的海量性和动态性挑战。然后据此开展轨迹相似性分析的研究,提出了一种兼顾时间维和轨迹形状的轨迹相似性度量方法DTWEUCLI,可计算长短不一且含有噪声的轨迹数据之间的相似性。最后基于轨迹的非关系存储和相似性计算,开展了轨迹簇生成的试验与分析,设计实现了基于轨迹相似性计算的轨迹聚类计算框架。基于3个轨迹数据集的试验表明,DTWEUCLI算法能够对多源轨迹数据集进行有效聚类,输出轨迹簇。 相似文献
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顾及Gestalt认知效应的线性岛屿模式识别 总被引：1，自引：0，他引：1
从岛屿分布的邻近性、延展性、紧凑性、直线性等特征出发,提出了线性岛屿结构识别的新方法。首先,以Delaunay三角网为空间分析工具,计算岛屿群空间邻近关系,生成空间邻近图;然后,在空间邻近图的基础上生成MST图;最后,利用Gestalt原则对线性阵列结构的识别效应,在MST上通过3次剪枝导出线性岛屿结构。实验结果表明,该方法能够识别出具有明显线性岛屿结构的目标集,与肉眼视觉识别基本一致。 相似文献
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