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基于三维模型的自动语义标注研究与应用

基于三维模型的自动语义标注研究与应用

作者： DO NHAT QUANG（全杜晄）上海交通大学

学位级别：硕士

近几年来,伴随着计算机可视化技术、虚拟现实与计算机技术的发展,三维图形技术已经广泛地应用到各个领域,计算机的三维模型建模在现实生活中变得越来越重要。三维模型建模技术受到计算机领域以及很多IT企业的认可和关注。同时,在计算机... 详细信息

近几年来,伴随着计算机可视化技术、虚拟现实与计算机技术的发展,三维图形技术已经广泛地应用到各个领域,计算机的三维模型建模在现实生活中变得越来越重要。三维模型建模技术受到计算机领域以及很多IT企业的认可和关注。同时,在计算机可视化领域中三维建模发展得越来越快,技术也在不断地提高。三维虚拟技术与建模的快速发展导致三维文档的数量也迅速增长,从而可视化领域对三维模型资源的管理和应用有了更高的需求,如需要一个针对三维模型的智能搜索引擎在海量的三维模型中快速检索到满足指定条件的三维模型,需要找出三维模型的特征并进行分类等。目前,在可视化领域内所面临的一个挑战是如何面向结构或非结构化的模型文件,高效地管理海量三维模型。基于以上需求及问题,本文提出了一个在三维建模平台中高效地管理三维模型的解决方案。解决方案主要是对三维模型进行语义标注,语义标注是指模型的提供者除了存储三维模型的数据和结构信息之外,同时还能够持久地维护三维模型的语义信息。在解决方案中,设计了一个实现对三维模型进行全自动语义标注过程的系统。系统能够迅速地从数据库中找到用户导入的三维模型所对应的语义标注信息;能够通过将三维模型文件自动转换成二维图像,来支持语义信息的查询和搜索;还能够迅速地找出三维模型的特征并对模型进行分类。综上所述,本文完成的研究内容如下:一.提出一种算法来抽取并分析三维模型中的视觉和语义信息。其中包括:分析并识别出三维文档中包含的视觉信息和特性。针对三维模型文档的信息特性来推测出同类的语义。二.针对三维模型实现了两种语义标注方法。可通过两种标注方法为原有的三维模型资源进行自动的语义标注,分别为基于图像分析及相似度比较的语义标注和基于图像识别的语义标注。基于图像分析及相似度比较是通过对两个三维模型或者整个三维场景的图像进行识别比较,计算出图像之间的相似度,从而得出模型之间的异同点,找出相似的地方,然后使用已有的语义标注信息,自动进行三维模型语义标注。三.基于三维模型的语义标注构建出原型系统。按照上述的思想和算法,搭建了基于三维模型场景语义标注的原型系统。系统通过将新建的三维模型转换为二维图像,与数据库中的样本模型进行图形比较找出异同点,从而为新模型自动生成语义标注。综上所述,本文设计了一套基于三维模型和视频资源的自动语义标注系统框架。本文所提供的三维模型以及视频资源的自动语义标注方案实现了海量三维模型和视频的有效管理。通过对该标注系统的设计方案进行实验验证后,证明此设计方案能够满足对应需求。

关键词：三维模型语义标注信息 WebGL 自动语义标注视频资源图像识别

面向物联网设备的自动语义标注和服务封装的研究与应用

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面向物联网设备的自动语义标注和服务封装的研究与应用

作者：李平华南理工大学

学位级别：硕士

物联网的蓬勃发展导致接入到物联网的设备数量日渐增多,使得物联网面临着动态性、异构性等诸多问题。为了解决物联网中各种异构和分布式设备之间的信息交互问题,研究者们将语义技术引入到物联网中,并形成了一个新兴的研究领域——语义... 详细信息

物联网的蓬勃发展导致接入到物联网的设备数量日渐增多,使得物联网面临着动态性、异构性等诸多问题。为了解决物联网中各种异构和分布式设备之间的信息交互问题,研究者们将语义技术引入到物联网中,并形成了一个新兴的研究领域——语义物联网。作为语义物联网的关键技术,语义标注将物联网信息通过统一且富含语义的形式来进行描述。然而,大量的物联网设备使得手动语义标注难以满足对庞大的物联网信息进行标注的需求。因此,对物联网信息的自动语义标注研究显得尤为紧迫。与此同时,在分布式异构设备间的语义协同方面,由于设备所处理的数据各异、形式不同等,使得设备间难以进行有效的信息交换和处理。为此,面向服务的语义物联网将物联网设备封装成物联网服务,为异构设备间的协同问题提供了一种新的解决思路。然后,现有的语义Web服务难以准确地描述物联网设备所具有的动态特性。因此,针对物联网设备的语义服务封装已成为一个亟待解决的问题。本文针对语义物联网中手动语义标注的限制和语义Web服务的不足,研究了物联网中的自动语义标注和服务封装问题,其中,服务封装问题包括语义Web服务描述和服务封装模型。本文的主要研究内容包括:(1)提出了一个物联网设备描述框架,用于描述物联网中的设备,并构建了一个设备本体。在此基础上提出了一个面向物联网设备的自动语义标注算法,阐述了自动语义标注的具体步骤以及每个步骤所使用的算法。通过实验的评估和分析,自动语义标注算法具备较高的准确率和召回率,同时也证明了其可行性和鲁棒性。(2)提出了一种面向物联网设备的服务封装方法,包括语义Web服务描述和服务封装模型两个方面。在语义Web服务描述方面,对语义Web服务描述语言OWL-S进行扩展;在服务封装模型方面,针对不同种类的物联网设备,提出一对一、一对多和多对多封装模型。并通过应用案例阐述服务封装的具体流程。(3)设计与实现了一个面向物联网设备的服务发现系统,系统分为三个模块:自动语义标注模块、服务封装模块和服务发现模块,并设计多个用户请求对服务发现系统进行了测试和分析,从而证明了本文所提出的自动语义标注算法和服务封装方法的有效性。

关键词：物联网面向物联网设备自动语义标注语义Web服务服务发现

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面向物联网数据的自动语义标注方法研究

面向物联网数据的自动语义标注方法研究

作者：韩黎晶云南师范大学

学位级别：硕士

在物联网(Internet of Things,IoT)的实际应用中,数以万计功能各异、形式多样的信息采集设备被按照特定的网络协议部署入网,彼此间进行持续的信息交换和通信,为物联网应用服务提供丰富的信息资源。但与此同时,前端感知设备获取的物联网... 详细信息

在物联网(Internet of Things,IoT)的实际应用中,数以万计功能各异、形式多样的信息采集设备被按照特定的网络协议部署入网,彼此间进行持续的信息交换和通信,为物联网应用服务提供丰富的信息资源。但与此同时,前端感知设备获取的物联网原始数据本身所具有的海量性、不确定性及异构性大大增加了物联网资源之间协同交互、数据融合及分析推理的复杂度,同时也为数据资源的跨域共享及重用带来了极大的困难与局限性,这使得物联网的应用发展陷入数据孤岛化与数据协同交互需求日益急切的两难矛盾之中。因此,本文通过利用自动语义标注技术在信息描述、表示、处理方面的优势,旨在屏蔽数据间的异构性和孤立性问题,从而更好地理解不同设备所产生的数据信息含义,挖掘出各类数据的深层价值,以此提高数据利用率,满足复杂多变的上层应用需求。主要研究工作如下:(1)提出物联网领域本体层次结构模型并实现本体建模。对现有物联网顶级领域本体(SSN)进行研究,总结抽象出物联网领域中涵盖的相关概念类,以及类之间的对象属性关系,构建出一个包含特殊实例的、以“感知设备(Device)—数据资源(Observation)—时空环境(Condition)”为核心的物联网领域应用本体,并对本体内容进行解析,获取每个本体概念的RDF三元组陈述。(2)提出并构建了一种适用于物联网数据资源的自动语义标注模型及语义数据关联模型。标注模型基于物联网领域应用本体,采用词形与WordNet词义相结合的语义相似度比较方法及基于RDF图最大相似度匹配的自动语义标注算法,对原始物联网数据资源进行语义信息抽取及概念映射,实现了从数据获取到将含有语义标签的数据反馈给用户的完整服务,完成对于数据资源的显式信息标注。同时,基于RDF标注文档,依据数据关联模型和一定的关联规则,实现了相关数据资源之间在时间层面的语义关联,完成对于数据资源的隐式信息标注。并通过实验证实,语义标注模型能够有效地为物联网数据资源赋予丰富明确的标准化语义注释及可唯一标识这条信息的URI,而数据语义关联结果则能在一定程度上提升语义标注结果的可读性。(3)设计并实现了一个面向实际应用的物联网数据自动语义标注系统。系统基于自动语义标注模型及语义相似度映射标注算法,核心功能是完成基于物联网领域应用本体的、面向物联网数据文档的自动语义标注,并实现了语义数据信息抽取、存储管理及关联可视化等功能。测试结果表明,该系统能够稳定实现对于物联网数据资源的自动语义标注,且具有良好的性能表现和一定的实用价值。本研究在一定程度上实现了从物联网原始数据到机器可理解的、富含语法结构的语义数据的转变,旨在获取更优质数据,为上层语义检索及推理应用提供有效的基础支撑,具备一定的现实意义与应用价值。最后,引入实际应用场景对标注方法可行性进行深入分析,验证了所提信息处理方法的有效性。

关键词：物联网数据处理自动语义标注本体语义映射

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基于图像云模型语义标注的条件生成对抗网络

模式识别与人工智能 2018年第4期31卷 379-388页

作者：杜秋平刘群重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

在图像补全技术中,当图像丢失较多信息时,仅凭自身已有的信息很难补全图像.因此,文中使用条件生成对抗网络(CGAN)和多粒度认知相结合的方式研究图像的降噪和补全.首先借助云模型中高斯云变换算法提取无标签图像的多层语义信息,并根据不... 详细信息

在图像补全技术中,当图像丢失较多信息时,仅凭自身已有的信息很难补全图像.因此,文中使用条件生成对抗网络(CGAN)和多粒度认知相结合的方式研究图像的降噪和补全.首先借助云模型中高斯云变换算法提取无标签图像的多层语义信息,并根据不同层次的语义信息对图像进行不同粒度的分割,同时对已分割图像进行自动语义标注.然后将各粒层图像和其对应的语义信息分别作为CGAN的训练数据,得到图像生成对抗网络模型.最后依据此模型补全图像的缺失信息.实验表明,对于Caltech-UCSD Birds和Oxford-102flowers数据集的图像降噪和图像补全,文中算法取得较好效果.

关键词：云模型自动语义标注生成对抗网络(GAN) 多粒度认知计算

基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究

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基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究

作者：张海燕河北工程大学

学位级别：硕士

随着安防场景下突发事件的应急响应管理提高,社会公共安全治理取得了很大的成效。突发事件产生的信息以及应急救援信息是社会公共安全管理的重要资源。由于这些资源在数据表示上存在异构性特点,导致应用程序间的数据无法共享,因此将语... 详细信息

随着安防场景下突发事件的应急响应管理提高,社会公共安全治理取得了很大的成效。突发事件产生的信息以及应急救援信息是社会公共安全管理的重要资源。由于这些资源在数据表示上存在异构性特点,导致应用程序间的数据无法共享,因此将语义标注技术引入到物联网中,通过对安防领域的资源进行统一的知识表示解决数据表示上存在的异构性问题。在此背景下,本文重点研究突发事件应急案例的模块化本体知识库构建、重用方法和自动语义标注框架。通过构建统一的知识库使得安防领域知识共享,并设计与实现了对安防信息的自动语义标注系统进一步实现了安防数据统一表示。论文的主要研究内容如下:（1）本文基于分布式描述逻辑（Distributed Description Logic,DDL）语言和保守扩充理论算法,提出安防领域模块化本体的构建、重用方法。其中主要结合安防领域突发事件应急响应的实际需求,采用软件生命周期方法和DDL构建了安防领域模块化本体,并定义本体子模块间的概念上下位关系。另一方面,以构建的模块化本体为研究对象,基于DDL语言特点改进保守扩充理论算法实现本体重用。实验分析表明该模块化本体重用算法提高了模块中概念的抽取效率。（2）本文首先设计并实现一个关于突发事件应急案例的自动语义标注系统,通过对深度学习模型进行优化,采用增加经验值的方法解决内存溢出,使用基于关键词的TF-IDF加权算法实现信息自动提取。其次提出了一个基于本体的语义相似度算法。实验结果表明实现了对突发事件应急案例相关信息的语义标注,提出的语义相似度算法有效提高了词语相似度的精确度。本研究主要在以DDL构建的安防领域模块化本体中实现本体的重用,保证知识中的语义保持一致性。为了将安防中获取的原始感知数据被计算机所理解,在优化深度学习模型的基础上实现自动语义标注,对突发事件的检索或者对突发事件的防范起到一种重要的数据支撑。

关键词：模块化本体分布式描述逻辑保守扩充理论深度学习自动语义标注