北斗时空数据的多粒度建模与挖掘算法研究

为了应对大数据环境下对北斗时空数据进行存储与分析时所面临的难题,通过构建多粒度时空数据模型,以实现高效的数据管理。通过结合DBSCAN聚类算法对停留点进行分析,并利用欧氏距离进行轨迹聚类,进而统计时空对象的停留次数、轨迹数量等关键属性。研究结果表明,所构建的模型在有效提升了数据处理效率的同时,还能够精准分析北斗时空数据的特性。多粒度建模与挖掘算法为北斗时空数据的广泛应用提供了有力支持,在智慧城市、交通规划等关键领域,展现出了不可忽视的重要价值。

面向智能交通的多元物联感知GIS平台构建与实现

文中旨在构建并实现一个面向智能交通的多元物联感知GIS平台。通过集成物联网技术与GIS系统,实现交通数据的实时采集、处理与可视化。物联网技术,特别是RFID与通信技术的融合,正深刻改变着交通领域,从管理到运输工具,全方位促进安全、绿色、高效的交通体系构建。面向智能交通的多元物联感知GIS平台成功实现了对交通状态的实时监控、智能分析与预测,提升了交通管理效率。该平台能够为智能交通系统提供强有力的数据支撑,是未来智慧城市建设的重要基石。

基于超像素分类的海天线检测方法

海天线检测是海空背景图像中海面目标提取的一项重要研究内容。根据海空背景图像的特点,提出了一种基于超像素分类的海天线检测方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类算法(SLIC)将图像预分割成具有相似特性的图像块,然后提取每个图像块的特征组成该区域的特征向量,利用k-均值聚类算法将图像分成海水和天空两个区域,最后根据海天区域的连接点,采用RANSAC算法确定出海天线直线参数。实验结果表明,该方法可以有效地检测出复杂海天背景下的海天线。

比较法视角下我国征信法律制度问题研究

我国征信体系伴随经济社会的发展而逐步完善,征信对象随之扩大。当下社会信用评价法律体系存在着立法层级较低、内容互相抵牾、部分操作规范模糊等问题,急需出台统一的有针对性的专门立法。对于征信法律制度的建构,欧美等先进国家的立法具有较高的参考价值,尤其是美国征信立法在个人隐私权保护、征信知情权、相关主体异议权等规定上可圈可点。在比较法的视角下研究美国征信法律体系与法律规范,对中国未来推进兼具协调性与互补性的征信专项立法体系之建构,稳健推进征信法律制度的变革,具有极强的借鉴意义。