二维空间对象空间关系的定性表示

主要研究了二维空间中空间对象间关系的定性表示。介绍了基于RCC的拓扑关系定性表示,讨论了方向关系的定性表示,给出了一个将拓扑关系定性表示和方向关系定性表示相结合的定性表示模型——SR表示模型。     

基于矩阵模型的方向关系表示与推理

传统方向关系模型难以支持空间的点、线、面物体的表示,其推理采用效率较低的查表运算,不支持复杂方向关系推理。为解决此问题,提出基于矩阵模型的方向关系表示与推理的方法。该方法为空间方向关系的定性表示、描述、推理运算构建基础理论,为空间查询和一致性校验研究提供了新思路。     

方向关系的定性表示与推理

方向关系是GIS中的一个重要的理论问题。本文重点讨论方向关系的定性表示与推理。文章首先讨论了基于井字空间的方向关系定性表示,然后介绍了基于方向关系组合运算表的方向关系定性推理,最后对我们现在和将来的一些研究进行了叙述,并对我们的工作做了总结。     

空间数据库的方向关系模型

方向作为一个定性的空间关系,是空间拓扑关系的一个重要补充。现在的方向关系模型运用十分粗糙的最小包含矩形或概括为单个的点来表示近似方向关系。文章设计的方向关系矩阵模型克服了传统模型的限制,为复杂空间对象提供了更好的方向近似,包括凹面区域和有洞的对象。     

基于地理本体的空间方向关系定性推理

围绕基于地理本体的空间方向关系定性推理进行研究,给出了定性推理系统总体框架,并对方向关系模型、自定义规则、地理本体、定性推理进行详细探讨。     

描述定性方向关系的复合表达模型

目的：由于锥形模型和方向关系矩阵模型没有很好地顾及目标的形状、大小和距离等对方向关系的影响,导致方向关系判断在许多情况下出现错误。鉴于此,通过锥形模型与方向关系矩阵模型的相互结合,提出一种复合表达模型,以克服二者的不足,从而更好地描述两目标之间的定性方向关系。方法：首先,利用锥形模型的锥形方向区域和方向关系矩阵模型中对应的矩形方向区域之间的几何运算,对各方向区域重新进行划分,构造出复合表达模型;然后,通过计算源目标与复合表达模型各方向区域之间的交,得到源目标相对于参考目标的定性方向关系,并将结果以矩阵的形式进行保存。结果：实验表明,复合表达模型有效地避免了锥形模型与方向关系矩阵模型存在的缺陷。结论：该模型能够对两目标之间的定性方向关系进行准确地描述,可以为空间推理与空间查询提供较好的支持。     

基于矩阵的原子方向关系合成

方向关系是空间关系研究的重要领域,应用十分广泛。因此,空间数据库中对方向关系的研究越来越引起人们的注意。本文在分析和研究了文[6]提出的方向关系模型的基础上,对该模型做了进一步扩展,提出了一种用关系矩阵表示方向关系的新方法,并对原子方向关系的合成进行了深入研究,提出了不同于传统理论中使用原子方向关系合成表来求解的新的基于矩阵运算的原子方向关系的合成方法。     

一种基于矩阵的MBR方向关系模型

在空间主方向关系推理的研究中,方向关系模型是其中一项至关重要的课题。介绍了区间代数模型、矩形代数模型和极小边界盒模型,提出了区间代数的矩阵表示方法,并给出了以矩阵表示的区间代数和方向关系矩阵之间的转换方法。     

空间方向关系定性推理技术研究进展

空间方向关系是空间认知中的一个基本概念,在空间数据库、人工智能、机器人等领域发挥着极其重要的作用。随着对空间方向关系研究的不断深入,空间方向关系定性推理受到了广泛关注,逐渐成为研究的热点。为了更进一步地介绍和挖掘空间方向关系推理技术的研究现状,首先,针对现有的推理模型进行详细梳理和总结,对各类模型进行比较和分析,指出了各种模型的特性及适用范围;其次,从二维、三维及不确定性空间对象方向关系的复合、反关系推理、一致性检验以及结合多种空间信息的组合推理等几个方面,对空间方向关系推理相关工作进行了系统性的阐述和分析;最后,分析了目前所面临的挑战,并对其未来发展趋势进行了展望。     

基于方向关系组合运算表的定性推理

方向关系的定性推理是GIS中的一个重要的理论问题。本文介绍基于井字空间的方向关系定性表示。着重讨论基于方向关系组合运算表的定性推理,最后给出一个基于方向关系组合运算表的定性推理算法。     

三维空间方向关系的定性描述与推理

在研究现有二维平面对象的方向关系模型的基础上,给出一个三维空间方向关系定性表达和推理模型。该模型是平面方向关系矩阵模型向三维空间的扩展,通过延伸参考对象在三维空间最小外包矩形的边,将三维空间划分为27个方向区域,通过记录上述27个方向区域与主对象的交集是否为空,构造一个三行九列的矩阵,用以表示三维空间的方向关系。基于该模型给出三维空间方向关系的定性推理方法。     

扩展空间对象聚类问题的研究

扩展空间对象的聚类分析是空间聚类研究的焦点问题。扩展空间对象的聚类分析要求在聚类中不仅要考虑对象的位置,而且要考虑对象所占据的范围。空间近似是研究扩展空间对象聚类的基本思想,但是点近似的方法忽视了扩展对象覆盖范围的影响,经常造成聚类质量不高,同时点近似方法的算法代价比较高,影响聚类的性能和可伸缩性;最小外接矩形(MBR)近似的方法一定程度地保留了扩展空间对象的位置和范围信息,配合MBR距离或者扩展距离,使得扩展对象的聚类分析无论从质量还是性能都可以满足要求。文章最后比较了几种扩展对象聚类方法的聚类性能和效果。     

空间对象的几何表示

1 引言空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行的定性或定量的分析和处理过程。目前,空间推理被广泛应用于地理信息系统、机器人导航、高级视觉、自然语言理解、工程设计和物理位置的常识推理等,是人工智能领域的一个研究热点。     

图象对象空间关系度量方法研究

针对图像数据库中空间查询的需求,将拓扑关系和方向关系结合,在二维投影间隔空间关系模型基础上,提出了一种新的拓扑、方向关系的度量方法。所提出的度量方法提高了空间关系相似性的度量精度,从而有效地提高了图象对象空间关系查询的准确性。     

A Statistical Model for Directional Relations Between Spatial Objects

Directional relation, as a kind of spatial constraints, has been recognized as being an important means for spatial query, analysis and reasoning. Directional relation is conventionally concerned with two point objects. However, in spatial query and analysis, there is also a need of directional relations between point and line, point and area, line and line, line and area, and area and area. Therefore, conventional definition of direction needs to be extended to include line and area objects (i.e. the so-called extended objects). Existing models for directional relation of extended objects make use of approximate representations (e.g. minimum bounding rectangles) of the extended objects so as to produce some results with unrealistic impression. In this paper, a statistical model is presented. In this new model, (1) an extended spatial object is decomposed into small components; (2) the directional relation between extended spatial objects is then determined by the directions between these small components which form a distribution; and (3) two measures (i.e. range and median direction) are utilized to describe the statistical property of the distribution. This statistical model is based upon the (extended) spatial objects themselves, instead of their approximate representations. An experimental test has been carried out and the result indicates that the directional relations computed from this model is very close to those perceived by human beings.

Spatial Patches - A Primitive for 3D Model Representation

The commonly used solution for real-life 3D model representation is polygonal spatially consistent geometry, with texture, and, optionally, bump or displacement maps attached. Although the idea of displacement mapping is well known, there are just a few approaches to its efficient implementation. In this paper we develop a technique that allows for efficient representation and rendering of 3D models by getting a new angle on the displacement mapping concept. We introduce a new primitive that is defined as the range image of a small part of the model's surface; therefore, it is called a spatial patch. The whole model is just a collection of patches with no connectivity information between them. Such a representation can be directly acquired by 3D scanning machinery, and stored in a compact uniform form. It also allows for efficient visualization, which is the major focus of this paper. Thus, we present the logical structure of a rendering unit based on conventional z-buffering, and discuss the involved algorithms in detail. These algorithms benefit from modern features of computing units for which we believe the proposed technique can be used in a wide range of applications dealing with real-life 3D data.     

三维体模型构建中的空间对象的快速匹配

在三维对象体模型中,大量基本拓扑对象点、线、面、体元在构建时,需要进行匹配,确认其在存储列表中唯一存在,以维系拓扑系统的有效性。本文在对顶点按照一定的规则进行排序的基础上,采用平衡二叉树进行存储,结合三维空间对象之间的拓扑关系,有效地实现了对象的快速匹配查询,大大提高了拓扑对象在确保唯一性基础上的生成速度,为体模型中大规模三维拓扑数据的快速构建奠定了基础。并在对地层的四面体剖分中得到正确验证。     

模糊传感器理论基础-符号化表示原理

首先介绍了测量结果符号化表示意义和符号化测量概念，在此基础上又简明地介绍了模糊传感器的理论基础符号化表示原理．