發(fā)布時間：2018-03-25 10:41

  本文選題：位置感知服務　切入點：地理信息檢索　出處：《浙江大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術和定位技術的快速發(fā)展,百度地圖導航、大眾點評等基于地理位置感知服務的應用為人們的生活帶來了極大的便利。目前地理位置與用戶需求之間存在著"知識鴻溝"的問題,缺乏對于空間位置關系和語義關系的查詢支持,阻礙了基于地理位置感知服務的進一步發(fā)展。本文針對面向地理位置感知的移動服務技術進行了研究,將語義理解、圖像識別與具體應用服務相結合,力求解決以下兩個方面的技術問題:(1)常規(guī)的地理信息查詢服務不能滿足特定情境下用戶的需求,如何在該情境下為用戶提供符合語義的地理空間位置查詢服務成為亟待解決的問題。本體自身具有良好概念層次結構的特點,能對邏輯推理提供較好的支持。本文提出了一個基于本體的地址推理和POI(Point of Interest,興趣點)查詢模型。該模型通過特定情境下本體的構建以及神經網(wǎng)絡語言模型的輔助,為用戶對其所處環(huán)境資源的空間關系查詢和語義關系查詢提供支持。(2)針對圖像識別中空間金字塔匹配模型缺乏對視覺物體旋轉、平移和縮放的考慮的問題,顧及移動端設備的性能瓶頸,本文提出了一種基于特征點群相似度計算模型的圖像表示方法。通過引入特征點群相似度計算模型對金字塔匹配模型進行優(yōu)化,得到圖像抗旋轉、抗平移和抗縮放的表示,可以有效提高移動客戶端標志物圖像識別的準確率。最后,本文設計了相應的實驗驗證上述兩個關鍵技術問題的有效程度。并在此基礎上,在Android平臺設計并實現(xiàn)了相應的移動應用示例。實驗結果及應用示例表明,本文所設計的方案符合預期,具有一定的可行性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of mobile Internet technology and positioning technology, Baidu map navigation, The application of geographical location awareness services such as Dianping has brought great convenience to people's lives. At present, there is a "knowledge gap" between geographical location and user needs. The lack of query support for spatial location relation and semantic relationship hinders the further development of geographical location awareness service. Combining image recognition with specific application services, we try to solve the following two technical problems: 1) conventional geographic information query services can not meet the needs of users in a specific situation. How to provide semantic geo-spatial location query service for users in this context has become an urgent problem to be solved. Ontology itself has the characteristics of good conceptual hierarchy. This paper presents an ontology-based address reasoning and POI(Point of interest) query model, which is based on ontology and assists with the language model of neural network through the construction of ontology in a specific situation. To provide support for spatial relation query and semantic relational query for users' environmental resources.) in view of the lack of consideration of rotation, translation and scaling of visual objects in spatial pyramid matching model in image recognition, Considering the performance bottleneck of mobile devices, this paper presents an image representation method based on feature point group similarity calculation model. By introducing feature point group similarity calculation model, the pyramid matching model is optimized, and the image anti-rotation is obtained. The anti-translation and anti-scaling representation can effectively improve the accuracy of mobile client marker image recognition. Finally, this paper designs corresponding experiments to verify the effectiveness of the above two key technical problems. An example of mobile application is designed and implemented on Android platform. The experimental results and application examples show that the scheme designed in this paper meets the expectations and has certain feasibility.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P209;P208

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本文編號：1662769