RCC5与主方位关系结合的定性空间推理

解决实际问题需要将多方面空间信息结合进行推理,仅考虑单方面空间信息是不够的.多方面空间信息结合推理已成为定性空间推理的一个研究热点.现有拓扑与方位结合推理工作主要集中在与基于最小外包矩形或单片方位模型的结合.方位信息描述是近似的,不适于精确推理;因此分别采用主方位模型和RCC5描述方位、拓扑信息.根据定义给出基本RCC5和主方位关系间的相互依赖及异质复合表;讨论了其上约束满足问题,得到一个路径相容算法,并分析了推理复性问题.     

基于MBR的拓扑、方位、尺寸结合的定性空间推理

解决实际问题需将多方面空间关系结合进行推理,多方面空间关系结合推理已成为定性空间推理的研究热点;已有工作主要集中在两方面空间关系结合,缺少两方面以上空间关系结合工作.为解决上述问题,通过最小外包矩形近似表示区域对象,利用其在坐标轴上投影间的关系表示相应空间关系;提出扩展矩形关系模型,实现拓扑、方位和尺寸关系的统一表示和推理;给出RCC8、主方位及尺寸关系转换成扩展矩形关系的转换算法;讨论其上关系取反和复合,指出其复合是基于相容性而非存在性;证明(强预)凸扩展矩形关系约束网是可处理的.     

结合方向关系和拓扑关系的约束满足推理

结合定性空间推理中的区域连接演算（RCC）和基于区域的主方向关系模型,应用拓扑和方向关系上的复合表,将方向关系和拓扑关系的推理看作约束满足问题（CSP）,给出了结合RCC8和主方向关系的约束满足问题推理算法,该算法可结合拓扑关系和方向关系进行推理。     

GIS中拓扑关系及空间推理研究

通过研究分析GIS中的核心问题——空间拓扑关系,将空间推理引入拓扑关系的研究中,并在拓扑推理的基础上,提出加入方向关系的推理机制,最后给出了推理的模型。     

GIS中由多种方向关系推理拓扑关系的方法

研究了根据多种方向关系（包括内部、边界、环部和外部等方向关系）推理拓扑关系的方法．在推理中,首先提出了根据单种方向关系推理拓扑关系的规则;然后,将多种方向关系的组合分为4种基本类型,每种类型的推理方法和规则可表示为单种方向关系推理的组合;最后,讨论了根据多种方向关系可得到的拓扑关系的几何关系、约束条件和推理规则,根据多种方向关系推理拓扑关系的方法和规则可用于空间数据库查询和基于内容的数据检索．     

GIS中由单种细节方向关系推理拓扑关系的方法

介绍了一种用细节方向关系来处理与参照对象内部有关方向的方法,以弥补外部方向关系的不足;提出了描述两个方向关系之间的关系的九交模型,并得到了19条根据细节方向关系推理拓扑关系的规则,通过这些规则即可得到未知的拓扑关系,而不需要任何几何计算．由于规则推理比几何计算速度快、内存消耗小,因此推理能够提高基于空间关系的空间数据查询的速度和效率。     

地理信息系统中空间对象间拓扑关系的推理

首先讨论了地理信息系统中空间对象的空间数据模型,然后定性地分析了空间对象点与点、点与线和点与区域之间的拓扑关系,并给出了空间对象拓扑关系的推理算法.最后,将模糊技术与空间对象之间的拓扑关系的推理算法结合起来,使其可以方便地处理地理信息系统中的模糊性和不确定性.     

拓扑关系的闭球模型及复合表的推导

Egenhofer和Franzosa提出的拓扑关系的4-交集模型是定性空间推理中常用的模型，但基于4-交集模型难以推导出拓扑关系的完备集、概念邻域和复合表．本文以拓扑学为基础，提出了（n，n）完备集的概念，建立了拓扑关系的闭球模型．基于闭球模型可以直接推导出拓扑关系的（n，n）完备集和概念邻域以及复合表．结果表明，对定性空间推理来说，闭球模型比4-交集模型更简单有效．     

定性空间推理的分层递阶框架

定性空间推理是定性推理和空间推理的重要组成部分 .拓扑和形状是定性空间推理研究的关键问题 .针对定性空间推理已有一般框架存在的问题 ,提出了定性空间推理的分层递阶框架 ,并结合拓扑和形状方面的定性空间推理研究工作阐述了所提出的框架的有效性和合理性 .最后总结了分层递阶框架的要点并提出了基于该框架的进一步研究工作 .     

空间区域拓扑关系分析方法综述

空间关系形式化模型的发展是空间推理、地理信息系统(geographic information systems,简称GIS)、计算机视觉等领域中的一个非常重要的主题,近年来受到相关领域研究者的极大关注,特别是在空间区域间拓扑关系模型的研究方面取得了很大进展.介绍了区域间拓扑关系形式化分析的主要研究内容、研究方法和研究进展,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向.     

Computing and managing cardinal direction relations

Qualitative spatial reasoning forms an important part of the commonsense reasoning required for building intelligent geographical information systems (GIS). Previous research has come up with models to capture cardinal direction relations for typical GIS data. In this paper, we target the problem of efficiently computing the cardinal direction relations between regions that are composed of sets of polygons and present two algorithms for this task. The first of the proposed algorithms is purely qualitative and computes, in linear time, the cardinal direction relations between the input regions. The second has a quantitative aspect and computes, also in linear time, the cardinal direction relations with percentages between the input regions. Our experimental evaluation indicates that the proposed algorithms outperform existing methodologies. The algorithms have been implemented and embedded in an actual system, CARDIRECT, that allows the user to 1) specify and annotate regions of interest in an image or a map, 2) compute cardinal direction relations between them, and 3) pose queries in order to retrieve combinations of interesting regions.     

基于MBR的主方向关系一致性检验

定性的空间推理在地理信息系统、人工智能、数据库及多媒体等领域中的应用越来越引起人们的注意.空间推理的基础理论以及相应算法也在不断地创新和发展.方向关系推理是空间推理研究领域的重要分支,利用区间代数及矩形代数理论,以物体的极小边界盒(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出了一种基于MBR的主方向关系与矩形代数关系相结合的推理方法.利用该方法,可以将矩形代数良好的计算性质应用于空间方向关系推理中,实现了矩形代数与基于MBR主方向关系的相互转换方法、主方向关系合成及求反方法、主方向关系中凸(convex)关系判定方法及方向关系一致性检验算法.     

线型物体主方向关系推理的研究

线型物体主方向关系的推理研究是空间方向关系推理中的重要组成部分.在分析线型物体主方向关系模型的基础上,提出了线型物体主方向关系的投影区间矩形代数方法,从而实现了线型物体主方向关系的合理表示、基本推理运算以及线型物体主方向关系的凸关系判断.结合凸关系网络定理和路径一致性算法,提出了线型物体主方向关系网络一致性检验算法,给出了算法的正确性证明.     

基于代数理论的三维主方向关系的反关系推理

为了进一步完善和提高现有三维主方向关系模型对三维空间方向关系的智能推理和预测能力,增强模型的可用性,更好地满足复杂三维空间数据应用需求,着重对三维主方向关系的反关系推理进行研究,在深入研究n-维代数理论的基础上,提出基于三维代数理论的三维基本主方向关系的反关系推理算法。理论分析和实例验证的结果表明该算法是正确性、完备的。该结论能增强空间数据库对复杂三维空间方向关系的智能分析和处理能力。     

原子方向与基本方向关系合成方法的研究

随着空间数据库技术的不断发展,基于方向关系的空间推理越来越引起人们的注意,作为空间推理的一部分方向关系合成的研究应运而生。文章使用方向关系矩阵表示物体MBR(MinimumBoundingBox)之间方向关系模型,通过一系列方向关系矩阵的性质和运算的定义、定理,提出了原子方向关系与基本方向关系合成问题的求解方法,并证明其正确性。     

一种用矩形代数表示主方向关系的方法

论文重点介绍了基于主方向物体MBR(MinimumBoundRectangle)与矩形代数(Rectanglealgebra)理论相结合对物体空间方向关系进行表述的一个新型模型。通过将物体方向和矩形代数有机结合,利用矩形代数良好的计算性质可以为以后的主方向空间推理以及一致性检验提供更为简便快捷的算法,为GIS和人工智能领域中的方向关系推理提供一个新的思路。     

基于粒度层次的方位关系推理

方位关系推理是空间推理的一个重要方面。本文主要研究的是方位关系推理的问题之一——基于层次的方位关系表示与推理。文中首先从区域间的覆盖关系出发，提出了基于空间粒度的层次划分方法；然后，从“点对象”和“矩形对象”两个方面研究了基于粒度层次的方位关系表示与推理方法，并给出了相应的推理算法。文中的推理实例验证了粒度划分与推理方法的可行性。     

Composing cardinal direction relations

We study the recent proposal of Goyal and Egenhofer who presented a model for qualitative spatial reasoning about cardinal directions. Our approach is formal and complements the presentation of Goyal and Egenhofer. We focus our efforts on the composition operator for two cardinal direction relations. We consider two interpretations of the composition operator: consistency-based and existential composition. We point out that the only published method to compute the consistency-based composition does not always work correctly. Then, we consider progressively more expressive classes of cardinal direction relations and give consistency-based composition algorithms for these classes. Our theoretical framework allows us to prove formally that our algorithms are correct. When we consider existential composition, we demonstrate that the binary relation resulting from the composition of two cardinal direction relations cannot be expressed using the relations defined by Goyal and Egenhofer. Finally, we discuss some extensions to the basic model and consider the composition problem for these extensions.