一种自适应地图匹配算法
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状 1研究背景及意义 (1) 2 国内外研究现状分析 (2) 3常见地图匹配算法分析 (3) 1研究背景及意义 当今社会，机动车数量迅猛增长，从而导致交通流量过快增长与有限的道路设施之间的矛盾激增，交通堵塞严重。如何的减少拥堵，有效地进行交通疏导，合理的利用有限的交通设施是当前亟待解决的难题，发展智能交通（ITS）是解决这些问题的有效方法。随着GPS(Global Positioning System)卫星定位技术和通信技术的日趋成熟，基于GPS的自动定位在智能交通系统中显示出其巨大的技术、经济和社会效益，基于GPS的自动定位关键技术是地图匹配技术。地图匹配(Map matching,简称MM)是一种基于软件技术的定位修正方法。地图匹配基于两个前提： 首先，车辆总是行驶在道路上； 其次，电子地图道路数据精度应高于浮动车车载导航系统的位置估计精度。 当上述条件满足时，将定位信息与道路信息进行比较，通过一定的匹配过程，确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段中最可能的位置。地图匹配算法的实现与电子地图有着密切的关系，电子地图必须具有正确的路网拓扑结构和足够高的精度才能完成地图匹配。地图匹配技术在ITS中的应用可以总结为以下三个方面： ①用于地图显示。地图匹配在ITS中最基本的应用是实现被跟踪车辆在电子地图上的显示。由于各种定位技术存在不同程度的定位误差，造成了车辆的定位点通常没有落在道路上。而ITS的大部分信息都要通过电子地图来显示，因此，必须通过地图匹配算法将车辆匹配到其正在行驶的道路上。 ②用于提高定位精度。由于高楼和高架桥阻挡接收机的信号等因素的影响，GPS有时无法提供足够的定位精度。航位推算可以实现车辆的自主导航，但需要车辆初始位置的输入，而且惯性期间的漂移误差和标定误差将使累积误差随时间而增大。此时可以利用地图匹配算法来改善定位精度，高精度的电子地图可用于修正定位估计的误差。 ③用于终端用户路径引导等应用。路径引导是帮助驾驶员沿预定的路线行驶从而顺利达到目的地的过程。为此，必须由地图匹配模块为路径引导模块提供当前车辆的准确位置，路径引导模块与地图信息相结合产生适当的实时驾驶指
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述 一、地图匹配：现有算法 车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。 1.1地图匹配问题介绍 利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。下面我们通过具体的数学模型
惯性_地磁组合导航系统自适应卡尔曼滤波算法研究
文章编号:1671-637Ⅹ(2007)0620074204 惯性Π地磁组合导航系统自适应卡尔曼滤波算法研究 晏登洋, 任建新, 牛尔卓 (西北工业大学自动化学院,西安 710072) 摘 要: 针对惯性Π地磁组合导航中遇到的滤波的发散问题,采用自适应卡尔曼滤波估计导航系统的误差。该算法通过实时估计和修正系统噪声以及观测噪声的统计特性达到降低模型误差、抑制滤波发散的目的。在Matlab环境下的仿真证实了该方案可以防止滤波器发散,缩小滤波误差,提高滤波精度。 关 键 词: 组合导航; 惯性导航; 地磁场模型; 地磁导航; 磁偏角; 磁倾角 中图分类号: V249.32文献标识码: A On an algorithm of adaptive K alman filter of INSΠGNS integrated navigation system Y AN Deng-yang, RE N Jian-xin, NI U Er-zhuo (Department o f Automatic Control,Northwestern Polytechnical Univer sity,Xi’an710072,China) Abstract: Divergence often occurs in Inertial Navigation SystemΠG eomagnetic Navigation System(I NSΠG NS) integrated navigation system.T o s olve the problem,adaptive K alman filter is used for estimating the error of the navigation system.The alg orithm reduces the error of m odel and restrains filtering divergence through real -time estimating and by m odifying the statistical characteristics of systemΠmeasurement noise.The results of simulation under Matlab show that the presented method can reduce the error of actual filter,restrain filtering divergence and im prove the accuracy. K ey w ords: integrated navigation; inertial navigation; geomagnetic field m odel; G NS; geomagnetic declination; geomagnetic inclination 0 引言 由于图像匹配和地形匹配技术在某些场合存在一定缺陷。例如在图像匹配时,实时图是低空摄取的大视角图像,而参考图是卫星遥感图,由于不同天气条件下光照不同,不同季节地表覆盖物的灰度不同,以及山地、建筑物的相互遮挡等影响,实时图和参考图之间存在较大的差异,灰度和位移特征也都有变化,影响匹配精度和可靠性。此外当飞行器飞越海洋和平原时,其灰度和纹理等特征基本相同,无法实现图像匹配,因而利用稳定地形的地形匹配“TERC OM”技术,在海面和平原地区无法使用。 收稿日期:2006206219 修回日期:2006209204 作者简介:晏登洋(1980-),男,湖北随州人,硕士生,研究方向为先进导航与制导系统。 如果把惯导系统与地磁导航系统(G eomagnetic Navigation System,G NS)结合使用,则可为航空、航海以及陆地运输提供更精确的定位信息。目前的三轴捷联磁场计的分辨率已经可以达到0.1nT,可用于惯性Π地磁组合导航系统。这种地磁传感器可根据从磁南极到磁北极的磁场定位来提供所需要的定位信息。 惯性Π地磁组合导航的关键主要在3个方面:1)地磁信号的采集问题。因为地磁信号是弱物理信号,如何在干扰背景下分离弱地磁信号是地磁导航系统能否使用的先决条件;2)地磁与三维位置匹配定位的解算。高效和高精度的地磁定位解算的具体实现方法也是组合是否具有意义的关键;3)惯性Π地磁组合中的数据融合。针对使用标准卡尔曼滤波中出现的问题,采用自适应卡尔曼滤波估计导航系统的误差。 第14卷第6期2007年12月 电光与控制 E LECTRONICS OPTICS&C ONTRO L V ol.14 №.6 Dec.2007
目标跟踪相关研究综述
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。
模糊逻辑地图匹配算法
一个新颖的基于模糊逻辑的车辆导航地图匹配算法以及应用本文提出了一个新的实时的基于模糊逻辑的地图匹配算法。主要有3种因素影响了地图匹配的可靠性，包括车辆位置和匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，当前路径的连通性。对于距离角度以及连通性的模糊规则被提出来预测匹配的可靠性。这样两个评估匹配可靠性的指标被引出了，一个是可信度的下限的低局限性，另一个是可信度的最大值与第二大的值之间差别的极限误差。因此，一个实时的基于模糊逻辑的地图匹配系统就出现了。应用在基于路径地图的GPS和基于导航的GIS的实时数据，这种方法已经被证实并且结果证明了改进方法的有效。 地图匹配；模糊逻辑；可信度；GPS；GIS；路径网络 地图匹配技术在车辆导航系统中已经成为关键的问题。研究地图匹配算法来改进车辆定位的精确性已经取得很多成就。在目前的研究中，一个基于地图匹配方法的可能性是使用统计理论代替确定性方法。在一个整体的陆地车辆定位系统中已经采纳了一种卡尔曼滤波器模型。对于自动车辆定位与导航，一个数字路径地图的数据库已经形成用以支持地图匹配。对于地图匹配的路径识别，加权2维平面测距已经应用到近似估算功能中。一种基于D-S证据理论的地图匹配被提出来应用于车辆位置和方向的信息的概率分布功能。然而，由于道路因素的复杂性，传统的地图算法不能够处理更加困难环境，因此已经改进的实时地图匹配算法仍需更深的研究。 本文中，一种新颖的基于模糊逻辑地图匹配方法被提出来。有3个影响地图匹配可靠性的因素。对于距离，角度以及连通性的模糊规则已经被提出，并且估计匹配可靠性的指标也已经获得。大量的来自于GPS与GIS地图匹配的数据已被统计的分析。 可靠性指标的测定以及它们之间的权重是地图匹配的关键问题。有许多影响地图匹配可靠性的因素，包括移动跟踪，路径相似度以及弯曲度。在本篇文章中，主要涉及三个影响匹配可靠性的因素，即车辆位置与匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，路径连通性。在地图匹配过程中，认定路径连通性，距离以及夹角被构建用来测定不同观察数据间的权重。路径可靠性被预测，并且具有最大可靠性值的路径被选作匹配路段，且匹配结果被核实。 假设在一个任意的时间点，车辆的位置是P i（Xi,Y i），当前路段端点是A（Xa,Y a）和B（Xb，Yb），被匹配的路段的函数表示如下： Y=k（X-Xa）+Y a （1） 这里k=（Yb-Y a）/（Xb-Xa）且Xa不等于Xb。 从车辆位置到匹配路段的垂直点的横坐标为 X=Xi+（Yi-Y a）k+Y a*k2/1+k2 （2） 当且仅当判定函数B满足B=(X-Xa)(X-Xb)<=0，这个车辆位置到匹配路段的投影点在匹配路段上，且距离为 D i=|k(Xi-Xa)-Yi+Y a|/开根号1+k的平方（3） 如果判定函数B满足B>0，投影点将在路段的延长线上，因此此路段将被排除。在Xa=Xb的情况下，判定函数B即为B=（Yi-Y a）（Yi-Yb），而如果满足B<=0，那么距离将变成Di=|Xi-Xa|。 如果距离大于30米的话，路径成为匹配路段的可能性很小；如果距离接近于零，那么匹配的可能性很大。因此根据以上规则，影响匹配可靠性的距离函数可以表达为
地磁导航技术综述及其与卫星导航等的关系
地磁导航技术综述及其与卫星导航等的关系 (2011-03-01 14:00:45) 转载▼ 标签： 卫星导航 gps 地磁 地磁导航 it 1、什么是地磁场？ 地磁场是地球的固有资源,为航空、航天、航海提供了天然的坐标系。自从1989年美国Cornell 大学的Psiaki等人率先提出利用地磁场确定卫星轨道的概念以来,这一方向成为国际导航领域的一大研究热点。地磁导航具有无源、无辐射、全天时、全天候、全地域、能耗低的优良特征,其原理是通过地磁传感器测得的实时地磁数据与存储在计算机中的地磁基准图进行匹配来定位。由于地磁场为矢量场,在地球近地空间内任意一点的地磁矢量都不同于其他地点的矢量,且与该地点的经纬度存在一一对应的关系。因此,理论上只要确定该点的地磁场矢量即可实现全球定位。 于地球内部的磁场称为内源场，约占地球总磁场的95%。内源场主要来自地球的液态外核。外核是熔融的金属铁和镍，它们是电流的良导体，当地球旋转时，产生强大的电流，这些电流产生了地球磁场。地磁场总体像个沿地球旋转轴放置在地心的磁铁棒产生的磁场，它内源场的主要部分，也是地磁场的主要特征，占到总地磁场的80%~85%，称为偶极子场。内源场还有五个大尺度的非偶极子场，称为磁异常，分别为南大西洋磁异常，欧亚大陆磁异常，北非磁异常，大洋洲磁异常和北美磁异常，主要来源于地壳岩石产生的磁场。起源于地球外的磁场称为外源场，主要由太阳产生，它占了地球磁场的5%。 地磁场是个随时间变化的场，内源场引起的变化称为长期变化，有磁场倒转和地磁场向西飘移。地磁场每5000~50000年倒转一次，把与现在磁场方向相同的磁场称为正常磁场（磁场从南极附近出来，回到北极），把与现在磁场方向相反的称为倒转磁场，地质时期上出现了四个较大的倒转期，现在为布容正向期，往前有松山反向期，高斯正向期和吉尔伯特反向期。固体地球外部的各种电流体系引起的地磁场变化快，时间短，称为短期变化。短期变化又分为平静变化和扰动变化，其中平静变化包括太阳静日变化和太阴日变化，扰动变化包括磁暴、亚暴、钩扰、湾扰和地磁脉动。磁暴、钩扰、湾扰的发生与太阳活动有关，太阳活动高年，这些短期变化频繁发生，而且强度很大，变化剧烈。亚暴与极光有关。 地磁场能够反射粒子流，它把我们的地球包围起来，使我们免受高速太阳风的辐射和伤害，为我们提供了一个无形的屏障。 2、什么是地磁导航？ 人们利用地磁场导航已经有四百年的历史了，现在发现鸽子，海滩，蝙蝠和乌龟等大量动物都用地球磁场来导航。
GPS车辆导航中的实时地图匹配算法
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车载GPS定位系统与地图匹配
首都师范大学本科毕业论文 车载GPS定位系统与地图匹配 —路径规划 Vehicle GPS positioning system and map-matching ----- Path Planning 论文作者_____________ 院系信息工程学院 专业计算机科学与技术 学号___________ 指导老师 完成日期_
中文提要 车辆作为人类活动的工具，它在人们的日常生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。如何有效地指挥和管理各种车辆调配问题已成为交通运输和安全管理部门面临的一个重要问题。本设计使用Visual C++开发工具以及 GIS控件MapX开发了GPS路径规划及其图形化显示的模块，在此平台上实现绘制地图以及GPS路径规划等功能。最短路径分析是地理信息系统（GIS）网络分 析的基础，拓扑关系是最短路径分析的关键。由于MapX不支持空间数据的拓扑 结构，因此对于采用MapX进行二次开发的用户来说，最短路径分析就成为一个难点。为此讨论了基于MapX的Dijkstra 算法，并在此基础上实现了基于MapX 的局部最短路径搜索方法。 关键词：GPS定位，MapX路径规划
Abstract Vehicles as a tool of huma n activities in people's daily life play an in creas in gly importa nt role, and its speed of developme nt is in creas in gly rapid. How to effectively comma nd and man ageme nt of vehicles deployme nt has become a major problem faced with the transport and safety management departments. This design using Visual C + + developme nt tools and GIS con trol MapX develops a GPS path pla nning and graphical display modules, and achieve mapp ing and GPS route pla nning in this platform. The shortest path of geographic information system (GIS) is the foundation of the network analysis ；The topology is the key of the analysis of the shortest path. Because MapX do not support the topology of spatial data, the shortest path an alysis has become a difficult questi on for MapX users who develop system sec on dly. This desig n discusses and realizes the algorithm based on the MapX Dijkstra. Key words: GPS positioning, MapX, path planning
基于SLAM的停车场定位导航算法实现-开题报告
肖家彪开题报告 一、课题任务与目的 任务：基于SLAM的停车场定位导航算法实现。 目的：研究基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法，根据最近邻法进行数据关联，融合激 光测距仪等外部传感器的感知信息，修改内部惯性传感器的积累误差，克月艮SLAM过 程中由于单一传感器带来的不确定性问题。 二、调研资料情况 1国内外研究背景 从工业革命后世界上出现第一辆汽车以来到现在，随着科技的快速发展，近年来，汽车 的数量一直显直线快速，并且汽车在不断的向人工智能化方向发展。如今社会，智能汽 车己经成为人们研究的热点和发展的方向，很多发达国家甚至发展中国家都将智能汽车 视为重点研究对象。我国在智能汽车这方面的研究取得很不错的成果，我校研究的"无 人驾驶智能汽车"曾获得了全国无人驾驶智能汽车竞赛第三名。 1能汽车应用了计算机、人工智能和自动控制等技术，智能汽车是一个对环境感知、辅助驾驶等其他功能融合在一起的汽车，是现在社会科技发展的综合体现。随着社会的不断发展变化，随着汽车快速的发展，以后必将迎来更多无人驾驶智能汽车走进我们的生活。所以停车场［1］将面临一个很大的挑战，最重要的挑战就是停车场的导航定位。
目前有很多种导航定位方式，其中最常用的主要有：卫星全球定位系统GPS导航、利 用地球磁场导航以及汽车的惯性导航［2］。而卫星全球定位系统GPS导航的应用最为广泛,并且也相对准确, GPS导航是现在在定位中比较准确可靠的导航，但它并不是完美的，GPS导航同时也 存在很多因素影响导航。例如GPS全球定位系统会受到高楼大厦或者大树的影响，使 链接卫星的通信线路被阻挡，从而GPS全球定位系统会失去准确性。同理，地 下停车场的导航定位也不能使用GPS全球定位系统，并且现在的停车场也基本设在地 下。在真正战争时候GPS导航系统是不能够使用的，因为在战争中不管是哪个国家都 不可能依赖于其他国家的导航系统。正因为这样，我国一直在研究开发北斗导航定位系统，这对于我国军事方面具有重大的意义，但是北斗导航和GPS导航一样都会受到敌 方的反卫星导弹威胁。该问题是以后停车场所面临的重要挑战，研究基于其他定位和定 向传感器融合的导航定位算法势在必行。 2 SLAM导航算法 同步构图定位(simultaneous localization and mapping , SLAM )算法的雏形是由Smith、Self和Cheeseman于20世纪80年代提出的，最先用于陆上机器人的导航。 该算法主要是在运载体运动时预测自身位置，并依靠对周围环境的感知即对位置保持不变的"特征"或称"路标"的测量，通过滤波估计来修正运载体和特征的位置估 计，在实现对运载体导航的同时，构造用这些特征表不同的精确的环境地图。目前，算法
GPS车辆导航中的实时地图匹配算法
第30卷 第3期测 绘 学 报 Vol .30,No .3 2001年8月 ACT A GEODAET ICA et CAR TOGR AP HICA SI NI CA Aug .,2001 文章编号:1001-1595(2001)03-0252-05中图分类号:P228.4 文献标识码:A GPS 车辆导航中的实时地图匹配算法 苏 洁,周东方,岳春生 (解放军信息工程大学,河南郑州450002) Real -time Map -matching Algorithm in GPS Navigation System for Vehicles SU Jie,ZHOU Dong-fang,YU E Chun-sheng (I nf or ma tion Eng ineer ing Univer sity o f P LA ,Zhenz hou 450002,China ) Abstr act :According to t he given sour ce and mathemat ic model of matching er r or ,a algor ithm for real -t ime matching of GPS posit ioning r esults and digita l ma ps is put forwar d .The algor ithm is improved so t hat the precision of vehicle navigation is much higher with the basic har dwar e platforms available.F inally the stat is-tic r esults of r oad test ar e given. Key wor ds :vehicle navigation;GPS;GIS;pat tern r ecognition;err or r ect ify;fuzzy logic 摘 要:通过误差来源的分析和误差模型的建立,提出了一种车辆导航中GPS 定位测量与数字地图实时配准的地图匹配算法。这使得在现有的基本硬件配置条件下,车辆导航定位精度更高。最后对算法进行了分析,并给出了统计结果。 收稿日期:2000-08-16;修回日期:2000-12-30 作者简介:苏洁(1978-),女,湖南邵阳人,工学硕士,现从事汽车导航系统的研究。 关键词:车辆导航;GPS ;GIS ;模式识别;误差矫正;模糊逻辑 1 引 言 GPS 技术的成熟与发展,为各类运动载体的精密实时定位提供了有力保障。特别是在智能交通系统(Intelligent Tr ansportation Systems,ITS)中,基于GPS 的车辆自动定位/导航与监控系统的开发与应用正日益受到国内外各部门的重视,并显示出巨大的技术、经济和社会效益。在发达国家,由于经济实力雄厚,通讯基础设施完善,GPS /GIS 集成技术支持下的车辆导航与监控应用已经非常普及。目前国内车辆自主导航系统随着GIS 技术的提高和应用普及也已经有很大的 发展。 对于车载导航系统,获得车辆的精确定位是 最基本的要求。目前国外的车载导航系统采用了 航位推算(Dead Reckoning,DR),差分GPS 技 术,无线电信标,用高精度的载波相位接收机等提 高定位精度的方法等等。但这些方法要求成本较 高,技术实现复杂,且不太适合中国国土辽阔、地 形复杂的国情,所以实际系统中通常采用地图匹配算法来提高车辆导航系统的定位精度。 地图匹配方法是借助GIS 电子地图库中的高精度道路信息作为分类模板来进行模式识别, 根据识别结果来矫正GPS 接收数据的定位误差。
导航中道路匹配算法的设计与实现(第一次)
导航中道路匹配算法的设计与实现（第一次） 首先，道路匹配（地图匹配）的定义是：在不同条件下获取的同一物景的地图之间的配准，同一传感器在不同时间，或不同类型传感器在同一时间，或不同类型传感器在不同时间所获取的两幅地图中的同一地面点所对应像素之间的配准。 其作用我们小组经过网上的查找认为有3个要点：使空间数据实现更加有效的融合,实现地图的变化检测和自动更新，实现空间数据的质量评估和位置校正。 地图匹配是一种基于软件技术的定位修正方法，其基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路网信息联系起来，并由此相对于地图确定车辆的位置。地图匹配应用是基于以下2个假设条件：（1）车辆总是行驶在道路上；（2）采用的道路数据精度要高于车载定位导航系统的定位精度。当上述条件满足时，就可以把定位数据和车辆运行轨迹同数字化地图所提供的道路位置信息相比较，通过适当的匹配过程确定出车辆最可能的行驶路段以及车辆在该路段中的最大可能位置。如果上述假设不成立，则地图匹配将产生错误的位置输出，并可能导致系统性能的严重下降。一般认为用于匹配的数字地图误差不应超过巧米（真实地面距离）。由于陆地车辆在除进入停车场等之外的绝大多数时间内都位于公路网络中，因此使用地图匹配技术的条件是满足的。 地图匹配的算法是曲线匹配原理和地理空间接近性分析方法的融合。曲线匹配算法的基本思想是：如果对一条曲线做任意数量、任意比例的分割，分割点都落在另一条曲线上，则两条曲线严格匹配。实际应用中，就是计算一条曲线上相对均匀的某一数量分割点到参考曲线的距离的平均值，将其作为到参考曲线的平均距离，并将此平均距离的倒数作为匹配优劣的度量。空间接近性分析方法就是
经典推荐算法研究综述
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述 周春华，沈建京，李艳，郭晓峰 信息工程大学，河南郑州 收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日 摘要 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经
关于图像匹配的综述
关于图像匹配的综述 1.图像匹配的背景及定义 1.1图像匹配的背景及意义 图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。 1.2图像匹配的定义 所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。图像匹配的具 体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。 2.图像匹配算法的分类 图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。 1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。常见的基于图像灰度的匹配方法有：（1）归一化灰度相关匹配、（2）最小二乘影像匹配、和（3）序贯相似性检测法匹配等。该类算法直接利用整幅图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。在灰度及几何畸变
深度文本匹配综述_庞亮
网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/0815740575.html,.