自然语言表达实时路况信息的路网匹配融合技术

目前我国大中城市交通信息采集和传输的技术瓶颈已经基本解决,但是实时交通路况信息难以进一步与底层路网空间信息匹配和融合,造成大量路况信息难以得到有效应用,直接影响车载导航系统、公众出行信息平台、物流运输系统等位置服务（LBS）与智能交通系统（ITS）应用的服务水平。本文针对多以自然语言表达的实时路况信息与路网空间信息匹配融合这一技术难题,分析了实时路况信息的多源异构线性参照方法（LRM）表达形式,将中文自然语言理解技术融入信息融合过程,利用改进最大匹配算法实现了自然语言表达实时路况信息的自动化、智能化处理,并通过原型系统实现和实例应用验证了技术方案的有效性。     

路网匹配算法综述

路网匹配是基于位置服务中的关键预处理步骤,它将GPS轨迹点匹配到实际路网上。以此为基础对数据进行分析和挖掘,能够辅助解决城市计算中相关问题,例如建立智能交通系统,协助用户规划出行。本文对国内外学者在该研究领域取得的成果进行了分类总结,发现这些匹配算法可以较好地解决高采样率的路网匹配问题。但是随着城市交通的快速发展,获取和处理车辆位置信息的成本不断提高,低频采样点越来越多,现有算法匹配精确度大大下降。于是近几年,出现基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的路网匹配算法。隐马尔可夫模型可以较为平滑地将噪声数据和路径约束进行整合,从有许多可能状态的路径中选择一条最大似然路径。重点总结了基于隐马尔科夫模型的路网匹配算法,主要是从特点与实验结果的角度对其进行对比总结,有的实验结果的正确率在一定条件下最高可以达到90%,说明了基于隐马尔可夫模型的路网匹配算法在低采样率下的有效性。最后对未来研究可能采取的方法进行了展望。     

隐马尔可夫模型路网匹配的MapReduce实现

离线路网匹配考虑全局数据以求更高匹配准确性,因为地图的分割放弃对路网连通性这一严重影响匹配准确性的特性的考量,已有的一些研究尝试使用分布式计算框架来实现。另一方面,以往的研究局限于较小的地图空间,缺乏针对路网匹配应用下大规模地图数据的有效管理。首先提出分布式隐马尔可夫路网匹配模型。该模型利用维特比算法的可分割性,将隐马尔可夫模型这个准确性很高的路网匹配算法运行在分布式计算框架上,在不丢失匹配准确性的前提下,实现了在将路网匹配根据地理位置分而治之的同时减少地图I/O操作,提升计算效率达到50%。     

融合颜色与CSIFT的动画场景匹配技术研究

针对产量巨大的动画产业,提出一种综合颜色全局特征和CSIFT(Colored invariant feature transform)局部特征的图像匹配算法,解决了动画场景素材的匹配问题.计算图像H、S、I三个分量的分布情况,生成颜色全局特征;在颜色不变量的基础上,生成CSIFT局部不变特征,并提出两种特征相应的匹配方法,最后将两者从底层的特征提取层和高层的特征决策层按照一定的融合方式进行融合.实验表明颜色特征与CSIFT特征相互弥补,相互利用,极大的改善了动画场景素材的匹配效果,和传统的匹配算法相比,该算法鲁棒性好,在近1000幅的动画素材库中的平均匹配准确度高达80%以上.     

基于多相似度量指标的路网匹配算法研究

路网数据融合是路网数据更新以及提升数据质量的重要方法之一。而路网数据融合的关键技术在于路网匹配。结合路网数据源的特点,提出了一种顾及路段和结点拓扑关系,基于语义、几何和拓扑多种相似度量指标的路网匹配算法。通过实验表明,该算法能在不同尺度的路网数据中准确识别出互相匹配的路段,具备可操作性和实用性。     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

信息融合技术在伺服控制系统中的应用

对一种基于多传感器信息融台方案的伺服控制系统进行研究,采用信息融合方法,对扭角、扭矩及抗压等信号进行数据采样,提取它们的特征量,并且对采集的数据进行信息融合,采用一种新的融合算法来实现对被测试件的实时监测以及预测控制;经过对融合算法的Matlab仿真和现场参数的调试,都取得了比较好的效果,这套控制系统具有很强的实时性,很高的控制精度,能够满足伺服控制系统的控制要求。     

路网辅助的车载INS/GPS组合导航方法

针对车载INS/GPS组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,提出了将车辆行驶的路网约束作为虚拟传感器,采用多传感器数据融合的方式,与INS和GPS组成INS/GPS/路网组合导航系统.当GPS失效时,使用路网辅助INS.仿真结果表明,在GPS无效时间段,该方法能有效减小系统定位误差.     

基于偏好的个性化路网匹配算法

定位技术的普遍应用,使得随时随地获取个人位置成为可能,进一步推动了基于位置的服务等新型应用的发展,产生了海量轨迹数据.精确的路网匹配对提高这些新型应用的服务质量具有重要的研究意义,然而受众多因素的影响,大部分轨迹的采样率较低,比如由签到类应用或低功耗设备生成的低采样轨迹,给路网匹配带来了巨大的挑战.研究基于偏好的个性化路网匹配（driving preference based personalized map-matching,简称DPMM）,提出了在动态道路交通网络中的用户驾驶偏好模型.基于该模型,提出了两阶段路网匹配算法：局部匹配搜索用户最可能采用的几条局部Skyline路径;设计了全局匹配的动态规划算法,该算法返回在用户驾驶偏好下最可能的多条全局路径作为最终匹配结果.实验结果充分表明,该方法是有效的和高效的,具有一定的使用价值.     

一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法

融合-真实航迹匹配是实现融合性能评估前的一项必须工作.尽管真实航迹的值已经知道,但由于传感器和目标行为引起的偏差,融合航迹与真实航迹的匹配问题依然具有较大难度.论文提出了一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法.本文首先建立了匹配问题的模型,然后将匹配问题转化为一个优化模型,并通过设计相应模型的进化求解算法来解决该问题.最终,采用了一个由两部军用雷达探测得到的复杂战情来检测本文算法的正确性,结果表明论文提出算法在大多数情况下具有高的可靠性.     

基于轨迹扰动和路网匹配的位置隐私保护算法

针对现有扰动机制未考虑位置点语义关系导致数据可用性较低的问题,提出一种基于差分隐私(DP)的轨迹位置隐私保护机制(DP-TLPM)。首先,DP-TLPM利用滑动窗口提取轨迹停留点生成模糊区域,再利用指数机制和拉普拉斯机制对该区域进行采样;其次,为了消除采样点中可能存在的无语义位置点,提出一种路网匹配算法,对轨迹分段并利用误差椭圆匹配(EEM)进行迭代匹配;最后,根据匹配后的位置点形成扰动轨迹,由用户端将扰动轨迹发送至服务器。实验以混淆质量和均方根误差(RMSE)为评价标准对该机制进行综合评测。与GeoInd算法相比,DP-TLPM的数据质量损失降低了24%,轨迹的混淆质量提高了52%,从隐私保护强度和数据质量两方面验证了该算法的有效性。     

树匹配算法在网页分类中的应用

本文主要研究了树匹配算法在网页分类中的应用。在详细地介绍树匹配算法后。通过实验证明了该方法的有效性。     

稳定匹配在高考录取中的运用

现代信息技术对人类社会各个方面都产生了巨大影响。该文较全面的介绍了稳定匹配和G-S算法,并对其在高考录取中的运用做了一定的探索。     

一种矢量道路图层节点匹配新算法

针对矢量道路图层在生成过程中存在的过头、不及以及交叉口分离等典型的不规范情况,提出采用距离最近原则确定与道路交叉口相连接的各道路之间的关系,应用直线段延长法以及直线段替换法等处理方法,将原始道路图层规范化的节点匹配算法。应用该算法,在VB6．0开发环境和Maplnfo二次开发控件MapX支持下,实现了原始道路图层中所有道路的正确关联,为路网拓扑结构的正确构建打下良好的基础。实验结果表明,该算法适用于道路拓扑复杂情形。     

路网中空间关键字连续范围查询算法研究

空间关键字查询相对传统的位置相关查询而言更能满足实际查询处理的需要。着重探讨路网中结合距离和关键字相似度两个因素的空间关键字查询处理问题,提出解决路网中空间关键字连续范围查询(CRSKQ)的有效方法。提出了一个综合考虑了路网上的道路、对象和路网的连通性的路网模型以支持CRSKQ查询的处理。为了实现连续监控,所提出的算法包括两个阶段,即初始结果获取和查询结果连续监控。初始结果监控阶段,通过路网扩展和关键字匹配寻找满足要求的结果对象;在连续监控阶段,充分利用前面时刻的查询结果来减小连续监控的代价。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

基于自匹配模块的城市交通数据动态融合处理系统

为了有效改善城市交通的路况,结合动态的数据采集模块、动态GIS路网、动态数据去噪模块以及自匹配数据融合模块等,针对交通信息处理、共享和发布中的技术难点,设计基于自匹配模块的城市交通数据动态融合处理系统。通过对多条道路的路况进行实时地监管和数据分析,从而满足交通参与者在城市交通方面的出行道路信息、信息管理和路况管理等各种需求。     

模板匹配技术在图像识别中的应用

在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、指纹识别等)、车牌识别、字符识别、飞机识别等。     

基于多因子几何匹配的AI提取路网属性信息重建方法

利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.     

信息融合技术在模式识别中的应用*

对信息融合技术在模式识别领域中的主要方法及其应用进行了总结、分析和比较,并提出了以免疫算法作为信息融合算法的新思路。     

改进匹配追踪算法及其在图像压缩中的应用

压缩传感,是近年来新出现的一种采样定理。它的特点是对信号进行采样所需要的条件远远小于Nyquist采样速率。这种采样定理要求信号是稀疏的或者是可压缩的,并能在采样时对信号数据进行压缩,然后通过非线性重建算法完美重建信号。它突破了Nyquist采样定理,因此具有广阔的发展前景。重建算法中有一类称为匹配追踪算法,文中围绕改进的匹配追踪算法在图像压缩中的应用展开了研究,对OMP算法、ROMP算法进行了实现,并对算法本身以及其重构效果做出了比较;针对按列处理速度较慢的缺点,使用了分块处理的方法,降低运算时测量矩阵的规模,实验表明,分块处理确实能够加快运算速度。由于自然信号进行稀疏变换后,稀疏度不确定,造成重构时迭代次数不够合理。针对这个现象,文中提出了如何确定合适的迭代次数的方法,提高重建的精确度。这个方法本身会消耗时间,可以在权衡了重构精确度要求和时间要求后确定是否使用。