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摘要:
针对数字地图中的线状特征,如道路、河流的提取问题,该文提出一种基于序列蒙特卡洛的特征提取算法.算法利用粒子滤波方法与贝叶斯模型的建模思路,描述数字地图道路的状态及其观测估计方法;在此基础上,讨论跟踪过程中的模拟退火处理以及粒子聚类分析;最后,将跟踪模型应用在数字地图的特征提取中.实验表明,与传统的数字栅格地图道路提取算法以及基于其他粒子滤波的算法相比较,基于跟踪模型的算法具有较强的鲁棒性以及精度,同时能够很好地处理扫描栅格地图中缺失的道路信息提取.
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文献信息
篇名 序列蒙特卡洛算法的数字地图线状特征跟踪模型
来源期刊 测绘科学 学科 工学
关键词 模式识别 道路提取 序列蒙特卡洛算法 栅格地图
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 5-12,17
页数 9页 分类号 TP391|TP753
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.05.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丛超 重庆理工大学电气与电子工程学院 9 21 2.0 4.0
2 米曽真 重庆理工大学机械工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
道路提取
序列蒙特卡洛算法
栅格地图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
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