地图自动化识别系统中识别车站标记的环界算法

本文研究将彩色地图按颜色分层后从单色地图中识别车站标记的问题，介绍了车站标记的结构特点，识别车站标记的方法和识别车站标记的环境算法。     

地图自动化识别系统中识别车站标记的环界算法

地图自动化识别系统中识别车站标记的环界算法冯玉才，宋恩民，刘宏，孙小薇，韩力（华中理工大学计算机系武汉４３００７４）关键词：地图识别，车站标记，算法．１车站标记的结构特点地图上的车站标记，在理想状态下有以下几个特点：ｌ）车站标记为封闭的圆环；２）各车...     

LED灯在虚拟显示终端中动态定位与自动寻址的研究与设计

传统LED灯集群控制系统采用列表清单实现,有诸多缺陷。采用地图和地图标记结合的视图表现手法,克服现有技术的缺点与不足,研究LED灯在虚拟显示终端中动态定位与自动寻址的地图显示方法,克服现有LED灯产品控制的地域限制、功能限制以及集群控制场合下个体识别困难等问题,结合距离定位技术,提供一种通过地图对LED灯直接定位寻址的便利功能。实验结果表明,该设计使用户可以通过地图上的标识对相应的实际地理位置上的LED灯进行精确定位控制。     

百度地图伴我走遍全天下

虽然目前百度地图尚处于测试期间，但访问http：／／map．baidu．com／后可以使用十大城市的所有地图查询功能。其实，对于咱百姓来说，地图的功能主要在于外出旅游或出差时查阅车站、医院、宾馆、单位等实用信息，也正式因此我们在车站出口处总是会有不少卖地图的人在招揽生意。哈，现实生活中是如此，网络地图也是这样。闲话不提，让我们具体来看看此番百度地图都有哪些特色。[编者按]     

基于分色和一种新的去噪算法的地图自动输入技术

介绍一种利用图象处理方法对彩色地图进行识别,从而自动建立地图数据库的方法。首先用分色法对地图中的道路进行识别和抽取,再利用一种新的去噪算法进行去噪,然后进行城市识别和矢量化,得到地图数据库。最后给出了实验结果。     

基于Kohonen神经网络的地图自动输入技术

本文介绍一种利用神经网络对彩色地图进行识别,从而自动建立地图数据库的方法,首先采集样本对Kohonen神经网络进行训练,然后通过神经网络对地图中的道路进行识别和抽取,再利用去噪算法进行去噪,最后进行城市识别和矢量化,得到地图数据库,文中给出了实验结果。     

铁路客运车站旅客异常行为智能识别和监测方法研究

目前国内多数车站仍采用视频回放方式识别旅客异常行为,无法保障效率和精确度,影响车站安全稳定运营;为提升车站旅客异常行为监测的智能化水平,采用CNN算法,选取站台区域越界旅客为重点研究对象,对旅客异常行为进行智能识别;选取候车大厅、检票口等区域,采用MCNN算法对人群密度进行识别和监控;借助仿真平台和车站现场数据模拟验证,结果显示距站台第一、二边界内的人数均占当前视频画面总人数12%左右,识别率达90%,该结果可为车站安全保障业务和客运组织优化提供作业指导,以保障车站安全稳定运营。     

彩色栅格交通地图图像中道路识别与提取

在地图图像数学模型的基础上，根据地图中各类对象的颜色特征对地图图像进行规范化处理；在分析地图图像中噪声特征的基础上，利用噪声的自身特征和数学形态学的基本疗法来消除地图图像中的噪声，以达到识别与提取完整的道路网络的目的．该方法对道路欠识别进行了处理，并以实例来验证其对道路网络识别与提取的过程及其效果．     

彩色城市交通地图的道路识别与提取

地图信息的识别和提取是地理信息系统的基础。研究对彩色城市交通地图中的道路信息进行识别和提取的问题。首先采用改进的模板匹配法去除地图中图例标识对于道路提取造成的干扰;然后根据地图的特征,为清除地图中的噪音,提出了一种基于颜色聚类分析的分离地图要素的算法,将各种地图要素按颜色进行归类,并根据噪声的特征结合采用有效的噪声去除算法实现对地图中道路的识别和提取,最后结果用数学形态学的方法进行优化处理,并进行试验。实验结果表明,该方法可以取得良好的道路提取效果。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。