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基于Voronoi图的空间点事件统计聚类方法 被引量:1
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作者 刘敬一 唐建波 +3 位作者 郭琦 姚晨 陈金勇 梅小明 《时空信息学报》 2024年第2期205-215,共11页
挖掘地理空间数据中点事件聚集模式对于揭示流行疾病、犯罪分布热点区域及城市基础设施空间分布格局等具有重要意义。针对不同形状、密度和大小的显著空间点聚集模式的识别,目前以空间扫描统计为代表的方法虽然可以对空间点聚类的显著... 挖掘地理空间数据中点事件聚集模式对于揭示流行疾病、犯罪分布热点区域及城市基础设施空间分布格局等具有重要意义。针对不同形状、密度和大小的显著空间点聚集模式的识别,目前以空间扫描统计为代表的方法虽然可以对空间点聚类的显著性进行统计推断,减少虚假聚类结果,但其主要用于识别球形或椭圆形状的聚簇,对于沿着街道或河道分布的任意形状、不同密度的显著空间点聚簇识别还存在局限。因此,本研究提出一种基于Voronoi图的空间点聚集模式统计挖掘方法。首先,采用Voronoi图来度量空间点分布的聚集性,将空间点聚类问题转化为热点区域探测问题;其次,结合局部Gi*统计量探测统计上显著的空间点聚簇;最后,通过模拟数据和真实犯罪事件数据进行实验与对比分析。结果表明:本方法能够有效探测任意形状的空间点聚类,并对空间点簇的显著性进行统计判别,识别显著的空间点簇,减少随机噪声点的干扰;聚类识别结果优于现有代表性方法,如DBSCAN算法、空间扫描统计方法等。 展开更多
关键词 空间 显著模式 空间数据挖掘 统计检验 犯罪热分析 VORONOI图
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滚圆法用于空间点聚类的研究 被引量:1
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作者 职露 余旭初 李光强 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1193-1198,共6页
空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点... 空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法(spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC)。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。 展开更多
关键词 空间 滚球法 滚圆法 线状簇
原文传递
基于双目视觉的攀爬检测方法
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作者 黄晓霞 谷宇章 +1 位作者 占云龙 赵鲁阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期228-234,共7页
传统基于单目视觉的攀爬检测大多难以解决光线变化及阴影干扰等问题,具有一定局限性,可靠性较低。为在视频监控中准确地检测攀爬行为,提出一种新的攀爬检测方法。该方法利用极线校正后的左右图像,通过稀疏立体匹配方法计算得到匹配点和... 传统基于单目视觉的攀爬检测大多难以解决光线变化及阴影干扰等问题,具有一定局限性,可靠性较低。为在视频监控中准确地检测攀爬行为,提出一种新的攀爬检测方法。该方法利用极线校正后的左右图像,通过稀疏立体匹配方法计算得到匹配点和对应的视差值,并使用标准三维测量原理求取特征点的三维坐标,对离散特征点采用空间点聚类方法检测目标,以俯视图中目标的位置为轨迹点,结合修正的联合概率数据关联方法进行跟踪,根据目标的位置分析运动轨迹和运动方向,从而检测出目标是否有攀爬行为。实验结果表明,该方法在复杂背景下检测攀爬行为的准确率较高,当参数大于等于0.4时平均准确率约为94%。 展开更多
关键词 攀爬检测 稀疏立体匹配 空间 目标跟踪 运动轨迹
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