Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "line generalization" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A new method of line feature generalization based on shape characteristic analysis
Autorzy:
Huang, Z.
Nie, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220575.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
line generalization
key point detection
shape characteristic analysis
Opis:
This paper presents a piecewise line generalization algorithm (PG) based on shape characteristic analysis. An adaptive threshold algorithm is used to detect all corners, from which key points are selected. The line is divided into some segments by the key points and generalized piecewise with the Li-Openshaw algorithm. To analyze the performance, line features with different complexity are used. The experimental results compared with the DP algorithm and the Li-Openshaw algorithm show that the PG has better performance in keeping the shape characteristic with higher position accuracy.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2011, 18, 4; 597-605
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial neural networks and fuzzy inference systems for line simplification with extended WEA metric
Autorzy:
Olszewski, R.
Gnat, M.
Fiedukowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145362.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
informacja geograficzna
kartografia
sieci neuronowe
generalization of geographic information
line simplification
computational intelligence
ANN
FIS
Opis:
The issue of line simplification is one of the fundamental problems of generalisation of geographical information, and the proper parameterisation of simplification algorithms is essential for the correctness and cartographic quality of the results. The authors of this study have attempted to apply computational intelligence methods in order to create a cartographic knowledge base that would allow for non-standard parameterisation of WEA (Weighted Effective Area) simplification algorithm. The aim of the conducted research was to obtain two independent methods of non-linear weighting of multi-dimensional regression function that determines the “importance” of specific points on the line and their comparison to each other. The first proposed approach consisted in the preparation of a set of cartographically correct examples constituting a basis for teaching a neural network, while the other one consisted in defining inference rules using fuzzy logic. The obtained results demonstrate that both methods have great potential, although the proposed solutions require detailed parameterisation taking into account the specificity of geometric variety of the source data.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2018, 67, 2; 255-269
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies