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楚潇蓉,逯跃锋,陈坤,等. 基于支持向量机与尺度不变特征转换算法相结合的线状矢量数据匹配方法[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(28): 35-41.
Chu Xiaorong,et al.Matching Method of Linear Vector Data Based on Support Vector Machine and Scale-invariant Feature Transform Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2019,19(28):35-41.
基于支持向量机与尺度不变特征转换算法相结合的线状矢量数据匹配方法
Matching Method of Linear Vector Data Based on Support Vector Machine and Scale-invariant Feature Transform Algorithm
投稿时间:2019-03-17  修订日期:2019-05-06
DOI:
中文关键词:  
英文关键词:linear  vector data  rasterization feature  extraction machine  learning matching
基金项目:地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(2016NGCM01);山东省自然科学基金(ZR2014DL001);国家自然科学(41501425);山东省重点研发计划项目(2016GSF122006);山东省高等学校科技计划项目(J16LH03)第一
              
作者单位
楚潇蓉 山东理工大学建筑工程学院
逯跃锋 山东理工大学建筑工程学院
陈坤 山东理工大学建筑工程学院
陆黎娟 山东理工大学建筑工程学院
范俊甫 山东理工大学建筑工程学院
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中文摘要:
      由于不同来源或不同时间,导致了同一地物在存储方式或属性等方面存在着很多差异,这给后期的数据处理和使用带来了诸多不便,因此矢量空间数据匹配已经成为了关键性问题。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配方法,其主要思想是对线状矢量数据栅格化,利用SVM(Support Vector Machine, SVM)算法提取出所要研究的数据,然后利用Harris算子提取特征点,用SIFT(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法计算特征向量并对其进行匹配,最后把匹配结果转换为矢量数据。该算法不受平移、旋转、缩放、明亮度变化等的影响,弥补了矢量匹配过程中因数据旋转等问题而无法匹配的不足,将矢量数据栅格化处理,使其数据结构更简单,操作容易,更易于算法的实现。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配算法,实现了对道路的匹配。
英文摘要:
      Due to different sources or different times, there are many differences in storage methods or attributes, which brings a lot of inconvenience to the later data processing and use. Therefore, vector space data matching has become a key problem. It proposed a matching method of linear vector data based on rasterization. Its main idea was to rasterize linear vector data, used SVM algorithm to extract the data, and then used the Harris operator to extract feature points, used SIFT algorithm to compute the feature vectors and matched them, and finally converted matching results into vector data. The algorithm is not affected by translation, rotation, scaling, brightness change, etc. It compensates the lack of matching due to data rotation and other problems in the vector matching process. The vector data is rasterized to make its data structure simpler and easier to operate and easier to implement algorithm. It proposes a matching method of linear vector data based on rasterization to achieve road matching.
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