地理视频大数据语义建模与分析

第1章 绪论 1.1 地理视频大数据组织方法科学研究的意义 1.1.1 地理视频大数据组织研究的背景与需求 1.1.2 地理视频大数据价值特征与创新组织方法研究策略 1.2 国内外研究现状及趋势 1.2.1 地理视频数据组织策略研究 1.2.2 地理视频数据关联机制研究 1.3 地理视频语义关联的复杂性与数据组织的关键问题 1.3.1 复杂性一：城市地理环境中事件过程的复杂性 1.3.2 复杂性二：监控场景多级摄像机布设的复杂性 1.3.3 面向复杂性的地理视频语义关联组织关键问题 1.4 章节内容 1.4.1 目标与意义 1.4.2 内容与边界 1.4.3 方案路线 第2章 面向时空变化的多层次地理视频语义关联模型 2.1 引言 2.2 地理视频的时空变化语义 2.2.1 监控场景与监控环境联合作用的变化成因 2.2.2 外在表征到内在机制层次递进的变化特征 2.2.3 基于时间维的变化关联 2.3 时空变化关联的地理视频语义层次结构 2.3.1 特征域层次 2.3.2 行为过程域层次 2.3.3 事件域层次 2.3.4 语义层次关联 2.4 面向语义层次的地理视频数据多粒度结构 2.4.1 地理视频帧 2.4.2 地理视频镜头 2.4.3 地理视频镜头组 2.5 多层次语义耦合关联的地理视频数据模型 2.5.1 耦合关联的模型框架 2.5.2 专题维度对象表达 2.5.3 空间维度对象表达 2.5.4 时间维度对象表达 2.5.5 属性维度对象表达 2.5.6 尺度维度对象表达 2.6 本章小结 第3章 内容变化感知的地理视频数据自适应关联聚类方法 3.1 引言 3.2 网络监控环境多摄像机地理视频数据的内容变化特征 3.2.1 变化要素的时空非均衡分布 3.2.2 变化过程的时空多要素耦合 3.2.3 变化过程耦合的多尺度效应 3.2.4 内容变化特征对数据聚类组织的影响与需求 3.3 地理视频内容变化的多层次事件感知模型 3.3.1 事件与变化 3.3.2 异常变化过程认知驱动的事件定义 3.3.3 联合异常变化发现与变化过程关联的事件分层感知 3.4 事件感知驱动的地理视频数据多层次关联聚类方法 3.4.1 原理与算法概述 3.4.2 支持变化增量计算的地理视频数据结构解析 3.4.3 面向事件感知特征的地理视频内容变化解析 3.4.4 顾及特征关系优化的地理视频变化语义净化 3.4.5 事件感知驱动的地理视频语义关联层次聚集 3.5 本章小结 第4章 变化过程约束推演的地理视频关联语义增强 4.1 引言 4.2 变化过程推演的地理约束框架 4.3 地理视频内外场景空间统一的地理位置语义增强 4.3.1 支持特征与层次抽取的位置命名 4.3.2 支持多尺度定位判断的位置特征 4.3.3 支持迁移代价计算的位置关系 4.4 位置关系变化的行为过程地理运动模式语义增强 4.4.1 基于位置关系变化的运动模式分类 4.4.2 基于增强位置特征的运动模式判别 4.5 地理语义关联约束的事件信息盲区变化过程推演方法 4.5.1 原理与算法概述 4.5.2 面向地理位置的条件约束构建 4.5.3 面向运动模式的趋势约束解析 4.5.4 面向时空距离的代价约束估计 4.5.5 多约束语义路径规划的盲区移动行为过程推演 4.6 本章小结 第5章 视频GIS数据组织管理原型系统与综合实例 5.1 引言 5.2 视频GIS数据库组织管理原型系统 5.2.1 系统研发运行环境 5.2.2 核心数据结构 5.2.3 数据库表结构及对象关系 5.2.4 数据建库与检索功能接口 5.3 面向室内监控的地理视频语义建模与关联聚类实例 5.3.1 专题领域语义建模的实例层次分析 5.3.2 专题实例数据的关联聚类解析流程分析 5.3.3 专题模拟数据的多事件任务关联聚类分析 5.4 室内监控应用实验 5.4.1 实例一：基于变化检测的地理视频数据自动事件探测 5.4.2 实例二：事件特征约束的离散地理视频数据聚焦检索 5.4.3 实例的意义和价值分析 5.5 本章小结 第6章 总结与展望 6.1 总结 6.2 展望 参考文献