浅析3维地理信息系统技术

本文首先对什么是真 3DGIS,以及 3DGIS的发展现状进行了分析,然后指出并分析了 3DGIS发展的若干关键问题,最后对 3DGIS的发展趋势进行了探讨,指出 3维城市地理信息系统 (3DCMS)和 3维地学模拟信息系统(3DGMS)将是 3DGIS发展的两大方向,并最终促进 3DGIS技术的发展。

面向场景解析的空间结构化编码深度网络

为了研究有效的特征提取和精确的空间结构化学习对提升场景解析效果的作用,本文提高出基于全卷积神经网络空间结构化编码深度网络,网络内嵌的结构化学习层有机地结合了图模型网络和空间结构化编码算法,算法能够比较准确地描述物体所处空间的物体分布以及物体间的空间位置关系。通过空间结构化编码深度网络,网络不仅能够提取包含多层形状信息的多维视觉特征,而且可以生成包含结构化信息的空间关系特征,从而得到更为准确表达图像语义信息的混合特征。实验结果表明:在SIFT FLOW和PASCAL VOC 2012标准数据集上,空间结构化编码深度网络较现有方法能够显著地提升场景解析的准确率。

3DGIS技术研究进展

简要介绍了3DGIS的由来及目前的应用领域,并对目前3DGIS的几个关键技术问题进行了综述与讨论,如三维空间信息采集,对几种主要采集方法的特点进行了比较分析;三维空间数据模型则对吴立新提出的构模理论进行了着重讨论;在应用方面介绍了三维空间分析、可视化表达等问题。并且通过以上几个方面的讨论,得出当前实现三维GIS的困难,及着力发展2.5维GIS的意义所在。

面向比较基因组学的可视化方法综述

利用可视分析技术对基因组学数据进行比较,能够高效地感知基因序列与属性背后的多组学功能结构,深度挖掘保守与变异对基因组亲缘关系的影响,对数据密集型的比较基因组学知识发现具有重要意义.综述近年来国内外比较基因组学可视分析的相关研究,首先简述基因组学序列及衍生信息的数据结构和分析任务,将基因组坐标空间布局分为纵向离散、横向连续和径向嵌套3类,比较归纳各类空间映射方法的研究现状和优缺点;然后针对基因组比较关系进行抽象,总结适用于交互关联和家族层次2种主要比较关系的可视化方法;最后指出面向比较基因组学的可视化方法在数据融合、交互联动、通用框架中面临的挑战和机遇.

大脑功能一侧化研究的新进展

:8 0年代初 ,大脑两半球功能活动一侧化现象的基本发现引起了人们对心理活动机制的许多推测。近期的研究对这一问题有了一些新的认识 :分离后的左右脑可能不存在“双重意识”;左右脑半球有可能都介入了视觉空间信息的加工 ;正常人左右脑半球的机能优势活动存在复杂的时间

基于空间关系聚合与全局特征注入的视觉问答模型

现有视觉问答模型缺乏视觉对象间关系的理解能力,导致复杂问题的答案预测准确率较差;针对该问题,提出了一种基于空间关系聚合与全局特征注入的视觉问答模型。该模型首先利用空间关系聚合视觉区域特征,将其转换为视觉全局特征,并将这些特征注入网络;然后引入双边门控机制进行特征融合,使模型能够根据不同的问题输入,自适应地调整视觉全局特征和视觉区域特征对答案预测的贡献度;最后将融合特征输入分类网络,得到预测结果。在VQA 2.0和GQA公开数据集上进行实验,结果表明:该模型在VQA2.0的测试-开发集、测试-标准集和GQA的数据集上的总准确率分别达到71.12%、71.54%和57.71%,优于MCAN和SCAVQAN等主流模型。该模型由于引入了具有空间关系的视觉全局特征,能够更好地提升视觉对象间关系的理解能力,有效提高了视觉问答模型的准确率。

历史传承下的“城”“陵”视线关系量化研究——以陕西省咸阳市乾县为例

乾县县城即唐奉天古城,为乾陵的祀奉之城。历时千余年的古城格局与陵邑关系构成了乾县历史文化的主脉。以视线关系作为"城"、"陵"关系的切入点,通过对各时期县城空间格局的恢复模拟,运用GIS空间分析技术构建"城""陵"视线关系,并通过县城空间形态单元的划分与构建,借助视觉景观及形态类型学理论探讨不同时期城市空间格局中特定点视线与城市格局间的关系,并探讨其在旧城更新规划体系中的应用。对延续城市文脉、优化城市景观格局、凸显城市个性起到一定借鉴意义。

面向无人平台的视觉空间关系模型

视觉空间关系是指通过视觉传感器获得的空间关系。当认知主体由人转变为无人平台时,显式地描述与记录空间关系是无人平台实现场景理解和空间推理的关键。本文聚焦无人平台视觉空间关系模型缺失现状,将地图学和机器视觉中关于空间关系的分类、模型和算法进行融合,提出了一种面向无人平台的视觉空间关系模型;构建了融合视觉空间关系模型的数据集,训练视觉空间关系预测模型,比较不同模型的视觉空间关系检测能力,验证了基于视觉空间关系模型所构建数据集的完备性及模型提升视觉关系检测能力的有效性。本文能够改善当前机器视觉领域空间关系不统一的问题,对提高无人平台视觉关系检测、实现空间关系记录和地图模型构建等方面具有一定的研究意义。

嵌入视觉关系掩码的多类别金具检测方法

在对输电线路金具进行检测的过程中,由于受到复杂背景的影响,一些互相遮挡或者特征不明显的金具会隐匿在复杂环境难以精确检测。针对这一问题,提出了基于视觉关系掩码的多类别金具检测模型,通过挖掘和提取输电线路金具之间包含空间信息的视觉关系先验知识,构建视觉关系掩码和视觉关系检测网络,并将先验知识作为辅助信息融入视觉关系模块中,最终实现多类别金具的精确定位与识别。对具有14类金具的数据集进行多种定性和定量实验,结果表明,改进后的模型平均检测精度能提高到76.25%,检测效果也优于其他先进目标检测模型。

基于跨模态多维关系增强的多模态模型研究

针对当前多模态模型不能充分挖掘图像中非显著区域的空间关系和上下文间的语义关系,导致多模态关系推理效果不佳的问题,提出了一个基于跨模态多维关系增强的多模态模型(multi-dimensional relationship enhancement model,MRE),用于提取潜层结构下图像各要素之间的空间关系信息,并推理出视觉—语言间的语义相关性。设计了特征多样性模块用于挖掘图像中与显著区域相关的次显著区域特征,从而增强图像空间关系特征表示。同时设计了上下文引导注意模块来引导模型学习语言上下文在图像中的关系,实现跨模态关系对齐。在MSCOCO数据集上的实验表明所提模型获得了更好的性能,其中BLEU-4和CIDEr分数分别提升了0.5%和1.3%。将这种方法应用到视觉问答任务中,在VQA 2.0数据集上性能得到了0.62%的提升,证明了该方法在多模态任务方面的广泛适用性。

上海国际旅游度假区地下管线地理信息系统的应用研究

针对我院对上海国际旅游度假区管委会对迪士尼区域地下管线规划工作的审批管理职能,研究上海国际旅游度假区地下管线地理信息系统的建立与应用。通过对管线规划审批、施工审批、竣工验收等一系列工作流程作研究。

Content-based retrieval based on binary vectors for 2-D medical images

In medical research and clinical diagnosis, automated or computer-assisted classification and retrieval methods are highly desirable to offset the high cost of manual classification and manipulation by medical experts. To facilitate the decision-making in the health-care and the related areas, in this paper, a two-step content-based medical image retrieval algorithm is proposed. Firstly, in the preprocessing step, the image segmentation is performed to distinguish image objects, and on the basis of the ...

洞口的错位与转向——“视觉遮蔽”现象的另一种空间范式

"视觉遮蔽"现象是空间实践中的一类重要现象,并与"奥""幽邃""深奥""深邃"等空间美学概念具有高度的相关性。该文从空间操作的角度出发,通过对三个当代建筑案例的图解分析,揭示了形成"视觉遮蔽"现象的另一种空间操作范式——"错位或转向"的洞口关系,及其背后的身体作用机制。同时,揭示"洞口"作为重要空间操作要素的存在及其在塑造空间体验中的重要意义。

一种面向河长制应用的河网关系构建方法

空间数据是河长制工作的重要基础,构建合理的河网关系是地理信息技术面向河长制应用的核心问题。本文面向河长制基础信息管理的需求,详细论述了河网的组织结构和相互间关联关系,提出了一种兼顾河流干支关系、河段层级关系、河网上下游关系和水利对象附属关系等多种关系的河网关系构建方法,对河网关系的结构化表达、迭代构建、物理存储及可视化表达进行了深入探讨。并介绍了通过该方法构建的河网关系在四川省河长制基础信息平台建设中的应用情况。

基于格式塔认知框架的腹腔CT多目标分割算法

为了解决腹腔软组织电子计算机断层扫描影像难于分割的难题,提出一种基于格式塔认知框架的多目标分割算法.通过借鉴格式塔认知框架中"邻近度、相似度"的思想,引入超像素算法处理电子计算机断层扫描图像处理,生成可视块.进一步地,在可视块粒度描述有向邻接关系,以软组织的相对空间位置约束聚类分割过程.在公开数据库上的实验结果表明,该算法降低了聚类的计算量,其结果比当前流行的算法准确率更高.

新型冠状病毒肺炎疫情可视化进展与分析

新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,涌现出了大量可视化图件,及时地向公众传达着疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断发展趋势。本文从疫情数据可视化表达内容的维度出发,分析不同可视化的表达形式以及其对疫情数据的加工程度,结合示例把可视化分为"1阶"、"2阶"和"多阶",并分析各自表达的数据类型、表达方式、设计特点和信息传递。同时,针对疫情可视化中的不足,探讨了数据统计中制图单元多级选择、数据分类中的极值处理问题,以及疫情可视化手段中不同颜色的内涵、质底法地图中区域面积和统计单元的影响、符号地图中符号压盖处理、热力图中比例尺的影响、统计图表和标注信息等在疫情可视化中的设计问题,指出疫情可视化设计中的视觉效果误用、设计过于复杂的误区,最后指出疫情信息可视化应具备讲故事的能力、问题针对性的特点,以图面简洁、高效信息传递为根本,为制图者合理设计图表和用户理性阅读疫情地图提供参考。

专题地图制图中双变量等值区域法的应用

针对传统等值区域法难以在同一幅地图中描述多种专题地图要素,比较两个传统等值区域图增加了读者视觉记忆的负担的问题,该文以2009年美国县级肥胖率和糖尿病数据为例,采用了能够在一幅地图中清晰、有效、精确地描述两种地理现象的变化及分布,使专题地图更加简洁、易读的双变量等值区域图方法制作专题地图。结果表明:双变量等值区域专题图在表达复杂地图的差异性和相似性方面有显著的优势;同时能通过简单的视图提供更加准确的地图信息,是一种更加合理有效的专题地图可视化表达方法。

遥感目标空间关系检测方法

当前基于深度学习的遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法检测出遥感目标间的空间关系。针对该问题,提出一种遥感目标空间关系检测方法。首先采用卷积神经网络构建视觉模块,以提取出遥感图像中的视觉特征;其次构建语义模块将提取出的视觉特征映射至语义嵌入空间中,以实现遥感目标视觉特征和语义特征的深度融合;最后将Softmax函数和视觉一致性损失函数引入传统的三元组损失函数中,设计一种改进的三元组损失函数。在自制的遥感目标空间关系检测的数据集中采用所提方法进行实验。实验结果表明,在前20、50和100个的预测结果中,所提方法的召回率分别为76.32%、78.54%和81.47%,说明所提方法具有良好的空间关系检测性能,能够精准检测出遥感图像中的遥感目标及其空间关系。