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1.
针对当前新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例个体时空轨迹描述文本高度非结构化的特点,提出了一种基于自然语言处理(natural language processing,NLP)辅助的交互式轨迹提取方法,用于提高轨迹提取的效率和质量。设计了交互式轨迹提取和质量评估流程,研究并实现了地址分割与组合算法、轨迹质量评估算法等关键技术。以黑龙江本土COVID-19聚集病例为例,通过轨迹提取效率和质量对比实验,验证了该方法的有效性和实用性。实验结果表明,与无NLP辅助的提取方法相比,该方法的轨迹提取效率得到了显著提升;同时,依据轨迹定量可信度评价结果,人机交互式的提取方法还可有效解决算法轨迹自动提取中存在的轨迹点遗漏、位置错误等问题。  相似文献   
2.
采用模糊C均值方法进行激光点云分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
LiDAR波形数据的分解可以获得地物的几何坐标属性和物理属性信息。基于几何特征的点云分类方法较多,而对于波形特征分类方法的研究较少。本文首先对全波形数据进行分解得到了振幅、波宽属性,并结合振幅邻域特征提取振幅方差,得到了具有3个属性的激光点云数据;然后采用模糊C均值聚类方法进行了激光点云数据的分割。试验使用Riegl vz-400激光扫描仪采集到的数据验证了算法的可行性,可成功将研究区域中的树木、地面、建筑等进行分类。  相似文献   
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