检索结果-南通市图书馆

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球信息科学学报 2022年第12期24卷 2333-2341页

作者：焦洋洋刘平芝刘爱龙刘松林信息工程大学郑州450001 地理信息工程国家重点实验室西安710054 西安测绘研究所西安710054

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物... 详细信息

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状(如T形、十字形)识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。

关键词：制图综合建筑物识别深度学习卷积神经网络模板匹配形状分类建筑物化简矢栅结合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自然冰雪晶粒子观测及形状分类研究进展

气象学报 2023年第5期81卷 685-701页

作者：段婧郭恒胡金蓉周旭吴锡陈宝君中国气象局云降水物理与人工影响天气重点开放实验室北京100081 成都信息工程大学计算机学院成都610225

冰雪晶是云中水成物的重要组成部分,鉴于不同形状的冰雪晶形成及增长的物理条件、过程经历不同,为此准确判断观测冰雪晶粒子的形状是揭示云微物理结构和降水机制的重要依据。文中概述了近半个多世纪以来中外观测冰雪晶粒子的方式和手段... 详细信息

冰雪晶是云中水成物的重要组成部分,鉴于不同形状的冰雪晶形成及增长的物理条件、过程经历不同,为此准确判断观测冰雪晶粒子的形状是揭示云微物理结构和降水机制的重要依据。文中概述了近半个多世纪以来中外观测冰雪晶粒子的方式和手段。梳理了对冰雪晶粒子的测量和形状分类技术的发展历程。分析总结了冰雪晶观测及其形状分类识别技术的新进展,并对未来发展进行了展望。旨在促进和推动以冰雪晶形状为基础的中国云微物理结构与降水机制的深入研究。

关键词：冰雪晶粒子飞机观测粒子测量系统形状分类人工智能

局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用研究 2023年第12期40卷 3828-3833页

作者：张晓辉何金海兰鹏燕徐圣斯辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081 大连工业大学信息技术中心辽宁大连116034

针对复杂结构的三维形状分析与识别问题,提出了新颖的图卷积分类方法,建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制,有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先,通过最远点采样与最近邻方法构造局部图,并建立动态卷积算子,有效... 详细信息

针对复杂结构的三维形状分析与识别问题,提出了新颖的图卷积分类方法,建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制,有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先,通过最远点采样与最近邻方法构造局部图,并建立动态卷积算子,有效提取局部几何特征;同时,基于特征域采样构造全局的特征谱图,通过卷积算子获得全局结构信息。进而,构建加权的联合图卷积学习网络模型,引入注意力机制,实现自适应的特征融合。最终,在联合优化目标函数约束下,有效提高特征学习的性能。实验结果表明,融合局部几何与全局结构的联合图卷积网络学习机制,有效提高了深度特征的表示能力及区分性,具有更优秀的识别力和分类性能。该研究方法可应用于大规模三维场景识别、三维重建以及数据压缩,在机器人、产品数字化分析、智能导航、虚拟现实等领域具有着重要的工程意义与广泛的应用前景。

关键词：深度学习形状分类三维形状图卷积局部几何全局结构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结构感知深度学习的三维形状分类方法

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第1期33卷 29-38页

作者：韩丽朴京钰兰鹏燕王晓旻于冰佟宇宁徐圣斯辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116081

为了解决复杂、海量三维模型的形状识别问题,提出了一种结构感知深度学习的三维形状分类方法.通过联合学习三维模型的几何结构和空间结构,生成具有结构感知的特征向量表示,该特征向量具有更强的识别力与稳定性,在三维形状分类中取得显... 详细信息

为了解决复杂、海量三维模型的形状识别问题,提出了一种结构感知深度学习的三维形状分类方法.通过联合学习三维模型的几何结构和空间结构,生成具有结构感知的特征向量表示,该特征向量具有更强的识别力与稳定性,在三维形状分类中取得显著的效果.首先,提取优化的多尺度热核特征,并通过CNN学习模型,有效地获取三维形状的几何结构特征;其次,建立多视图卷积学习网络提取三维形状的空间结构特征;最后,通过联合优化学习生成具有结构感知的深度特征表示.文中采用了C++,Matlab,TensorFlow框架实现,并在公开的三维数据库中进行了大量实验,实验结果表明,文中方法获取的深层结构特征对于复杂拓扑结构、大尺度几何形变的三维形状具有稳定性;与相关方法对比,在三维形状分类中具有更高的分类精度.

关键词：形状分类结构感知卷积神经网络深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

二维形状的热核特征及其在分类问题中的应用

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第8期30卷 1431-1437页

作者：孙德超陈双敏周亚训陈能仑辛士庆王仁芳宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 浙江万里学院电子与计算机学院宁波315100 香港大学计算机系香港999077 山东大学计算机科学与技术学院济南250101

为了在二维形状上寻求具有不变特征的形状描述,从三维的角度考察二维物体的形状信息,提出基于热核的形状分类算法.首先对原始物体的边界进行采样,并将内部区域三角化;然后通过优化的方法,把二维形状转化为表面光滑且封闭的三维网格曲面... 详细信息

为了在二维形状上寻求具有不变特征的形状描述,从三维的角度考察二维物体的形状信息,提出基于热核的形状分类算法.首先对原始物体的边界进行采样,并将内部区域三角化;然后通过优化的方法,把二维形状转化为表面光滑且封闭的三维网格曲面;最后提取三维模型表面的热核特征,利用词袋模型得到物体的特征向量,最终实现物体的形状分类.在MPEG-7与Animal Shapes数据库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法分类的准确率更高,鲁棒性更强.

关键词：形状分类热核特征三维建模数值优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进阈值的冰晶粒子形状分类方法及其应用

气候与环境研究 2020年第4期25卷 419-428页

作者：黄敏松雷恒池王秀娟中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室北京100029 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 吉林省气象台长春130062

基于历史航测数据,对Holroyd云粒子形状分类方法的阈值进行了改进,使得改进阈值后的Holroyd云粒子形状分类方法更适合机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,CIP)在我国华北地区所测冰晶粒子形状识别。将改进阈值后的方法应用于山西一... 详细信息

基于历史航测数据,对Holroyd云粒子形状分类方法的阈值进行了改进,使得改进阈值后的Holroyd云粒子形状分类方法更适合机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,CIP)在我国华北地区所测冰晶粒子形状识别。将改进阈值后的方法应用于山西一次降水性层状云的飞机观测资料分析发现,此次降水性层云中无论在水平分布还是垂直分布上,出现频率在15%以上的冰晶粒子形状有4种,其中有3种较为固定,分别是霰、线形状和不规则状,另外一种形状则与具体的云内环境有关,垂直方向上不同温度区间内为枝状(−8~0℃)和微小状(−12~−8℃),不同高度的水平方向上则是枝状(5200 m)、微小状(5500 m)和板状(5800 m);云中冰晶粒子数浓度在水平和垂直方向上波动较大,最小值小于1 L^−1,最大值则大于20 L^−1,垂直方向上的最大值分别位于每层云中的下部;云中冰水含量值在水平方向和垂直方向上波动范围也很大,其在垂直方向上的云中最大值区域与冰晶粒子数浓度的最大值区域基本一致。

关键词：冰晶粒子形状分类降水性层状云机载云粒子成像仪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于轮廓关键点集的形状分类

南京大学学报（自然科学版） 2010年第1期46卷 47-55页

作者：杨小军杨兴炜曾峦刘文予装备指挥技术学院研究生管理大队北京101416 美国Temple大学计算机与信息科学系美国费城pa19122 装备指挥技术学院国防重点实验室北京101416 华中科技大学电子信息工程系武汉430074

形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)... 详细信息

形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.

关键词：形状分类轮廓关键点集 inner-distance形状上下文贝叶斯分类器

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于径向矢量的不变性形状分类方法

红外与毫米波学报 1996年第4期15卷 250-256页

作者：叶芗芸胡栋梁戚飞虎上海交通大学计算机科学与工程系

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述．该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性．以归一化的特征矢量为输入，... 详细信息

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述．该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性．以归一化的特征矢量为输入，采用三层神经网络为分类器。

关键词：形状分类径向矢量不变性识别神经网络

基于等效椭圆和BP神经网络的马铃薯形状分类研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

甘肃农业大学学报 2011年第3期46卷 131-135页

作者：王泽京高晓阳毕阳张明艳李红岭甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 甘肃农业大学食品科学与工程学院甘肃兰州730070

根据国家马铃薯分级标准的要求,提出了一种基于区域的等效椭圆和BP神经网络相结合的马铃薯形状分类方法.首先运用等效椭圆来提取一组特征参数R和C,然后将这些特征参数输入到已训练好的BP神经网络完成对马铃薯的形状分类.结果表明:该方... 详细信息

根据国家马铃薯分级标准的要求,提出了一种基于区域的等效椭圆和BP神经网络相结合的马铃薯形状分类方法.首先运用等效椭圆来提取一组特征参数R和C,然后将这些特征参数输入到已训练好的BP神经网络完成对马铃薯的形状分类.结果表明:该方法选用的特征参数少,能较为有效的描述马铃薯的形状,分级结果准确率达94.7%,与人工分级的一致性高,能满足实际检测的要求.

关键词：马铃薯形状分类等效椭圆神经网络特征参数