OPRA方向关系网络的时空推理

由于目前的有向点方向代数(OPRA)推理只关注3个空间对象的静态关系推理,本文针对n个对象的方向关系定义了OPRA方向关系网络的时空推理问题。基于约束传播和概念领域理论,利用OPRA关系之间的空间约束和时间演变规律,给出了OPRA方向关系网络时空推理算法,解决了n个对象间动态OPRA关系的推理问题。本文算法可以应用于机器人导航、无人机导航、舰艇导航、战场分析等领域。     

不确定边界区域间方向关系建模方法

方向关系研究多针对简单空间对象,限制了空间关系建模的理论与应用研究.为此,基于定性方法,针对不确定区域间的方向关系表示模型,采用宽边界统一表示区域的不确定边界,利用基本主方向关系的组合描述不确定区域间的方向关系;在此基础上,定义不确定区域间的方向关系约束与约束满足问题,利用路径相容方法提出了一种不确定区域间方向关系的相容性检测算法,并分析了算法的推理复杂性,从而提出不确定区域间的方向关系推理模型.     

定性空间关系表示的空间球模型

介绍了利用部分学理论和形态学理论定义空间球的方法。针对Brandon Bennettd的RBG理论．给出了空间球的拓展和收缩的形式化定义,提出了一种定性空间关系表示的空间球模型。给出了利用空间球模型定性表示拓扑关系、方向关系和距离关系并对拓扑关系进行细化的方法。智能体对空间关系的确定是通过空间球实现的,该模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法。     

三维空间中面对象相邻关系的判断算法

提出了三维空间中面对象相邻关系的判断算法CRAR与算法CRAR-DF.计算空间面对象与其他空间对象之间的距离,如果该距离小于给定的阈值,则认为面对象与该对象相邻.算法CRAR-DF在算法CRAR的基础上利用距离函数进行相邻关系的快速判断.实验结果表明,算法CRAR和算法CRAR-DF能够准确地判断面对象的相邻关系,且CRAR-DF具有较高的效率.     

结合拓扑与方向关系的空间知识处理

拓扑与方向是空间对象的两个重要特征,基于单一特征的空间知识处理无法满足理论与实际应用的需求。基于基本主方向关系的形式化定义和两两相容问题,给出了拓扑关系与基本主方向关系之间的交互表,提出了结合RCC8和基本主方向关系的约束满足问题的相容性算法,并证明了该算法的时间复杂度为O(n3)。     

基于Vague集的不确定方向查询

针对方向关系界定的不确定性,提出基于Vague集的不确定区域方向关系模型,并利用Vague集方向关系矩阵分析不确定空间对象的方向关系隶属程度.讨论了空间对象与其MBR间的方向谓词映射关系,给出了边界不确定对象之间的方向查询实例及算法.结果表明,用Vague集来表示不确定性区域能够体现出空间对象与方向片相交的最大(最小)程度,比用模糊集更确切,不确定查询更符合人类思维的心理特征.     

融合场景语义与空间关系的视觉问答

为了捕捉问答场景下更深层次的关系语义与增强网络的可解释性,文中提出一种显式融合场景语义与空间关系的视觉问答模型,利用视觉对象间关系及其属性来生成关系图表示。根据图像中检测到的视觉对象关系和空间位置信息来构建图网络;分别通过自适应问题的图注意力机制编码预定义的场景语义关系和空间对象关系,以学习先验知识下的多模特征表示;将两种关系模型进行线性融合来推理问题答案。研究结果表明：在数据集VQA 2.0上进行实验,与视觉问答算法模型BUTD,DA-NTN,ODA-GCN,Scence GCN,VCTREE-HL和MuRel对比,分别提升测试子集test-dev的准确率4.12%,1.88%,2.77%,2.63%,1.25%和1.41%。该模型能在问题引导下对视觉语义关系进行推理,有效提升视觉问答的准确率。     

在外部参考框架下的空间关系自然语言描述

为了自动构建在外部参考框架下图像中对象间空间关系的描述,基于空间方向关系形式化模型四叉树直方图模型,采用基于四叉树直方图的模糊空间方向关系判断方法,建立了基于模糊规则的空间方向关系词、程度修饰词和距离关系词的选取方法,最终生成类似人的空间关系自然语言描述.人工图形与真实图片的实验结果表明该方法是适用的.     

物象空间关系的计算机处理方法

将物象空间关系与计算机图象处理方法结合起来，通过理论推导和实验，可把图象输入微机确定物象的空间距离及其相对位置。     

基于空间关系的岩层移动角推算

建立地表移动观测线是求取开采沉陷岩层移动参数的重要途径,鉴于某矿地表3211观测线的布设不严格平行于工作面走向或倾向方向,通过分析该观测站的实测资料,确定了沿观测线布设方向的斜向移动角;根据斜向移动角和移动角的空间关系,推算出了该矿区的岩层移动角.研究表明,基于空间关系推算岩层移动角的方法简洁实用,能够满足开采沉陷工程的实际要求.     

基于MBR的主方向关系运算

针对主方向关系推理中的合成与取反运算,利用矩形代数及区间代数理论,提出了基于MBR(Minimum Bounding Rectangles)主方向关系与矩形代数关系相结合的新模型,利用矩形代数理论实现了基于物体MBR主方向关系的表述问题,同时给出了主方向关系推理中的基本运算,并证明了理论的正确性.通过将物体方向关系和矩形代数的有机结合,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.     

不确定区域间定性方向关系模型

针对现有基于宽边界区域的定性方向关系模型存在关系数目巨大不易处理、空间方向划分不符合人类习惯等不足;采用锥形主方向关系作为基础,用由内、外分明区域间方向关系构成的四元组描述宽边界区域间的方向关系,并给出四元组内部4个基本关系间的相互约束;讨论了宽边界方向关系的逆运算和复合运算;在此基础上,给出如何将基于宽边界区域的方向关系约束网转换为基于分明区域约束网的规则。此模型不仅降低了方向关系的数目,而且更符合人类认知。     

基于空间距离的帧内预测方法

帧内预测当前块处于运动物体的边缘或者2个物体的边界时,帧内模式不能充分体现像素之间的差别.为解决该问题,提出算法:当进行水平预测时,利用垂直方向上相邻块的像素作为水平预测的参考,形成垂直距离矩阵;在进行垂直方向预测时,利用水平方向相邻块的像素作为参考,形成水平距离矩阵.基于空间距离不同相关性之间的差异,改变了H.264标准中9种预测模式中的5种.实验结果证明,这种方法对于不同分辨率的视频序列都有很好的编码效果.     

面向监控视频检索的关键运动对象提取

该文提出了一种基于运动对象外观模型的分层聚类算法,用于从对应同一轨迹的运动对象序列中提取关键对象。采用边方向直方图和主颜色直方图描述运动对象的特征,兼顾形状和颜色特征的全局与局部变化。实验表明,使用该方法提取的关键对象数量较少,且能较好地反映运动目标的形态变化。     

基于Hausdorff距离的视觉监控轨迹分类算法

针对智能视觉监控系统中的运动目标轨迹分类问题,提出了一种基于多维Hausdorff距离的轨迹聚类算法。该算法使用流矢量序列描述目标运动轨迹,由多维Hausdorff距离进行轨迹相似性测量,通过谱聚类实现轨迹分类。该算法在轨迹描述中同时包含位置和方向信息,解决了Hausdorff距离不能区分轨迹运动方向的问题。为降低计算复杂度,本文还提出一种保距变换对轨迹相似性测量进行优化。与相关算法的对比实验表明,提出的轨迹分类算法可达到更高的聚类准确率;提出的保距变换可以显著降低算法的计算复杂度。     

Probabilistic composition of cone-based cardinal direction relations

Composition tables play a significant role in qualitative spatial reasoning (QSR). At present, a couple of composition tables focusing on various spatial relations have been developed in a qualitative approach. However, the spatial reasoning processes are usually not purely qualitative in everyday life, where probability is one important issue that should be considered. In this paper, the probabilistic compositions of cone-based cardinal direction relations (CDR) are discussed and estimated by making some assumptions. Consequently, the form of composition result turns to be {(R ₁,P ₁), (R ₂,P ₂), ..., (R _n ,P _n )}, where P _i is the probability associated with relation R _i . Employing the area integral method, the probabilities in each composition case can be computed with the assumption that the target object is uniformly distributed in the corresponding cone regions.     

一种改进的形式化本体模型研究

基于对象、属性、类及其之间的4个主要关系,即实例关系、属关系、抽象关系和区分关系,提出一种本体三角形模型.该模型符合人的抽象思维过程,其核心机制是抽象原理.采用一阶逻辑等值演算形式化定义该模型结构,根据实体及其关系分析其约束机制,论述相应公理,解释一些重要推论.这种形式化本体理论系统描述了分类学,为实现本体框架奠定了基础,可用于实现知识推理.     

记忆运动方向的机器人避障算法

在一般的避障环境中,Tangentbug算法表现的非常鲁棒,但当避障环境中有对称障碍物的时候,Tangentbug算法容易产生路径的死循环,从而导致终点不可到达.然而在机器人避障过程中,对称障碍物是非常常见的.针对这个问题,提出了基于记忆机器人运动方向的Tangentbug算法.该算法中,机器人每经过一个位置点,就把当前位置点和选择的运动方向记录下来,为后面的更新运动方向做好准备.首先,机器人扫描到障碍物时计算出机器人与障碍物的相遇方向;其次,根据障碍物的边缘,统计局部地图信息,得到局部切线图,找到离终点和当前点距离和最近的点作为机器人的下一个目标点,得到机器人的运动方向;然后,在机器人绕行障碍物时结合记忆的运动方向和局部切线图产生的最小距离和更新下一步运动方向.在整个避障过程中,不停的更新相遇方向和运动方向,最终实现机器人的直行和绕行,从而到达终点.通过大量实验验证,实验结果表明该算法不仅可以实现机器人在对称障碍物环境中顺利到达终点,也可以在非对称障碍物环境中达到终点,验证了该算法的有效性和鲁棒性.