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1.
针对现有空间索引不能满足多样化的检索需求,提出两种新型空间索引,能够同时面向空间属性、文本属性与划分属性进行空间对象检索。将分类技术应用于空间对象检索中,提出了基于划分索引与IR-Tree的混合索引以及先划分索引再IR-Tree的索引方法,不仅满足了多样化的空间检索需求,而且有效地解决了传统空间索引更新维护代价大的问题。基于真实的北京市POI数据集进行实验,结果表明本文提出两种索引是有效的且检索效率高。与传统空间索引相比,提出的空间索引很好地解决了具有划分属性的空间对象检索问题,并且具有较高的检索效率。  相似文献   
2.
针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性.因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。  相似文献   
3.
异常事件检测技术是当前智能监控技术研究领域关注的一个热点,作为计算机视觉的重要研究内容,其主要目标是利用计算机自动检测出可被视为异常的事件。传统方法存在低层视频特征描述能力弱,异常检测方法计算代价大,对复杂场景建模时鲁棒性差等方面的限制。本文结合国内外的研究现状和目前的主流方法,介绍了监控视频中异常事件检测涉及的基本技术,分析了各类监控视频特征提取方法、特征学习模型和异常检测方法的优缺点,整理归纳了可用于监控视频中异常事件检测的常用实验数据集,最后讨论了监控视频中异常事件检测技术的难点、挑战及未来发展趋势。  相似文献   
4.
群体运动模式是时空轨迹模式挖掘的重要内容,用于发现群体运动规律、群体运动趋势以及群体事件。本文首先对群体运动模式建模和群体运动模式挖掘两个层面存在的问题与挑战进行了阐述。接着,对群体运动模式进行了分类,将其分为有领导者运动模式、伴随模式、突变运动模式、流行运动模式、聚集运动模式和发散运动模式。最后,介绍了各种群体运动模式之间的区别与联系,对各种群体运动模式挖掘算法思想进行了综述。  相似文献   
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