计算机视觉中的地图要素简化表达

发布时间：2021-07-02 20:46

　　随着人类社会的快速进步和发展,地图数据也面临着数据量大、更新快、数据形式多样等问题,这造成了地图制图人工成本的不断提升,使得现有的地图制图模式无法满足日益增长的制图需求。因此,将机器人引入地图制图领域替代人工作业也成为现代地图学智能化发展的必然趋势。计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”懂世界的学科,其应用非常广泛,如人脸识别、无人驾驶、无人机飞行等。一些基本的计算机视觉技术包括有图像分割、图像特征探测、图像拼接、目标匹配和识别以及深度学习等。在人工智能技术背景下,本研究以图像数据为基本研究对象,将计算机视觉的相关技术引入到地图综合当中,如利用图像角点探测技术对地图要素进行识别、利用超像素分割对地理要素进行简化表达、利用图像傅里叶变换进行地理特征重构等,提出了针对地图要素化简、合并与几何降维的“8S”算法（SUSS-L、SUSS-A、SBIP、SUBS、SUPA-G、SUPA-B、SUCE、SURC）,主要包括如下四方面内容:（1）超像素结构下的地图线状要素（如等高线）的化简。线状要素化简是地图综合中非常重要和经典的研究问题之一。针对图像数据形式的线状要素,提出了一种基于计算机视觉技术... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：159 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

现实视觉世界中的地图

技术路线

一个超像素例子

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种彩色栅格地图注记识别方法[J]. 沈意浪,艾廷华,赵荣.  武汉大学学报(信息科学版). 2018(01)
[2]地图制图综合回顾与前望[J]. 武芳,巩现勇,杜佳威.  测绘学报. 2017(10)
[3]栅格地图注记一致性探测与度量[J]. 沈意浪,艾廷华.  武汉大学学报(信息科学版). 2017(06)
[4]一种顾及空间关系约束的线化简算法[J]. 李成名,郭沛沛,殷勇,武鹏达,顾腾.  测绘学报. 2017(04)
[5]建筑物合并的Delaunay三角网分类过滤法[J]. 郭沛沛,李成名,殷勇.  测绘学报. 2016(08)
[6]大数据驱动下的地图学发展[J]. 艾廷华.  测绘地理信息. 2016(02)
[7]采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法[J]. 何海威,钱海忠,王骁,胡慧明,陈竞男.  测绘学报. 2016(03)
[8]一种利用模拟退火思想的线状要素Morphing方法[J]. 李精忠,吴晨琛,杨泽龙,黄进.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(12)
[9]基于邻近四点法的建筑物多边形化简[J]. 许文帅,龙毅,周侗,陈林.  测绘学报. 2013(06)
[10]顾及地理特征保持的溺谷海岸线化简算法[J]. 黄亚锋,艾廷华,刘耀林,张航峰.  测绘学报. 2013(04)



本文编号：3261198