基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法技术

本发明专利技术涉及属地理信息科学领域，具体涉及一种基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其包括以下步骤：在区边界交互的拓扑关系基础上，通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合,然后通过设置维数序列和细节序列相似度的权重来计算参照区组合CR和候选区组合CP的拓扑相似度。本发明专利技术具有以下优点：1)、能够较好的区分复合空间对象之间的拓扑关系及其相似性的差异。2)、更加直观地为用户提供多种可能的结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能、地理空间场景、相似性度量等方面，属地理信息科学领域。
技术介绍
在某些研究领域如地理信息系统(GIS)、图像检索或时空数据库中，一组较重要的空间关系为拓扑关系。拓扑关系描述了空间场景的本质，并保持了平移、缩放和旋转不变性。当前区对象的拓扑关系模型主要分为两类，(1)针对简单区：基于演算方法，点集拓扑，4-交模型、衍生的9-交模型及区域连接演算(RCC-8)等；(2)针对复杂区：如RCC-8组合表，4交模型的扩展，组合区的拓扑关系模型(TRCR)，基于演算方法的派生(CBM)及带洞区域模型等。这些方法精确地描述了对象组合里两个对象实体间的相互关系，并充分记录了空间场景中的二元拓扑关系。然而当发生复杂的边界交互时，在纯粹的拓扑基础上，上述方法难以辨识拓扑等价性。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法。为实现以上专利技术目的，本专利技术提供以下技术方案：基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其不同在于：其包括以下步骤：在区边界交互的拓扑关系基础上，通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程，在校准过程中分成初始匹配和精确匹配两个部分；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合,设参照区组合CR和候选区组合CP间的维数序列及细节序列相似度分别为simdim(CR，CP)和Simdet(CR，CP)，维数序列和细节序列相似度的权重分别为γ和ε，则参照区组合CR和候选区组合CP的拓扑相似度为Simtop(CR，CP)＝γ×Simdim(CR，CP)+ε×Simdet(CR，CP)。进一步的，在初始匹配步骤中，对区组合间的O标记式进行评估，以确认是否需要执行准确匹配步骤，若在该步骤中发现两个区组合极不相似，则不需执行准确匹配步骤；参照区组合CR和候选区组合CP中的区对象表示为RRi和RRj，以此进行说明；先使用初始匹配步骤来搜索与CR相似的区组合；在两个相似的区组合间，相互匹配的区应具有相似的边界交互，其中一个因素是边界交集数量；一个区边界与其它区边界间会存在若干交集；对比每两个O标记式间的交集数量对区对象进行评估，在此过程中，某个区在其他O标记式中出现的总次数称为标记频率，并用来识别可能相似的区，包含了节点和边的关联图被用于描述区组合间的对应关系；如果两个O标记式间具有同样数量的边界交集，则对应的区存在相似的可能性，从而可进行后继的对比工作；使用集合InterR和InterP来记录组合CR和CP中O标记式的交集数量，并对每个集合中的交集值进行从低到高的排序，从而实现对InterR和InterP的对比；假设存在m对具有相等交集数量的O标记式，使用式计算基于交集数量的初始相似度；假设CR和CP间存在p对相等的标记频率，则组合CR和CP在标记频率下的相似度为在初始匹配阶段对区组合CR和CP的相似度评估称为初始相似度；假设交集数量准则和标记频率准则的权重分别为α和β，那么CR和CP的初始相似度为：Simpre(CR，CP)＝αSiminter(CR，CP)+βSimfre(CR，CP)；所述区组合间的O标记式具体如下描述，,其中符号Acomp代表了区域A的边界，s是当前边界在A外的区的集合，并使用符号O进行表示，维数dimension描述了交集的定性长度(0或1)，T是与A有相接交集的区集合，而C代表的是与A有相交交集的区集合。进一步的，在精确匹配步骤中，对从初始匹配中得到的粗糙评估执行精确度量，详细对比从初始匹配步骤中得到的每对匹配区的O标记式；在这个步骤中，将O标记式分解为两个部分：1)维数序列，包含了每个交集中的维度；2)细节序列，描述O标记式中的细节；采用生物信息学范畴中的序列校准方法对两个序列进行度量分析；序列校准是生物信息学中用来处理DNA、RNA或蛋白质序列的方法，以识别出序列中功能、结构或进化的信息；O标记式记录了交集维数、与当前区具有相交或相接交集的区，将O标记式中的项Os，T和C进行二进制编码，所得结果称为细节序列，分别记录着边界在当前区外部的区，与当前区相接及相交的区；假设组合CR和CP有m对匹配区，则其细节序列的相似度为其中tm表示组合CR和CP的序列校准中存在tm对相互对准的元素，又因为每对匹配区交集中有三个项，所以每对匹配区的相似度为(tm/3nm)。对比现有技术，本专利技术具有以下有益特点：1)、对于复合空间对象，初始匹配和精确匹配法能够较好的区分复合空间对象之间的拓扑关系及其相似性的差异。2)、基于空间拓扑关系相似性的空间场景匹配方法能够较好的处理存个多个可能匹配的目标场景的情况，并对不同的匹配结果进行量化的表示，更加直观地为用户提供多种可能的结果。3)、该算法简便容易操作，不仅易于对复杂空间场景的拓扑关系进行定性描述，也可方便进行定量计算。附图说明图1是本专利技术实施例目标1的场景图和其手绘草图；图2是本专利技术实施例目标2的场景图和其手绘草图；图3是本专利技术实施例目标3的场景图和其手绘草图；图4是本专利技术实施例目标4的场景图和其手绘草图；图5是本专利技术实施例目标5的场景图和其手绘草图；图6是本专利技术实施例目标6的场景图和其手绘草图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在区边界交互的拓扑关系基础上，针对复杂的拓扑关系采用基于边界交互的区组合拓扑相似性度量模型，该模型通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程，在校准过程中分成初始匹配和精确匹配两个部分，以提高相似性评估的效率；若两条线段交互于一点，将其称为0-维交集，若线段交互于一段弧线，将其称为1-维交集；线段交集的主要类型为相交和相接，因此两条线段间存在4种可能的交集类型：0-维相接、0-维相交、1-维相接和1-维相交；在这4种交集类型及韦恩图基础上，使用O标记法进行描述，其中符号Acomp代表了区域A的边界，s是当前边界在A外的区的集合，并使用符号O进行表示，维数dimension描述了交集的定性长度(0或1)，T是与A有相接交集的区集合，而C代表的是与A有相交交集的区集合。基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其特征在于：在初始匹配步骤中，对区组合间的O标记式进行评估，以确认是否需要执行准确匹配步骤，若在该步骤中发现两个区组合极不相似，则不需执行准确匹配步骤；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合，CR和CP中的区对象表示为RRi和RRj，以此进行说明；先使用初始匹配步骤来搜索与CR相似的区组合；在两个相似的区组合间，相互匹配的区应具有相似的边界交互，其中一个因素是边界交集数量。一个区边界与其它区边界间会存在若干交集；同时，由于空间对象的任意几何形状及随机分布属性，不同的区有不同的边界交集；基于这个客观事实，可通过对比每两个O标记式间的交集数量对区对象进行评估。在此过程中，某个区在其他O标记式中出现的总次数称为标记频率，并用来识别可能相似的区，包含了节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其特征在于：其包括以下步骤：在区边界交互的拓扑关系基础上，通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程，在校准过程中分成初始匹配和精确匹配两个部分；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合,设参照区组合CR和候选区组合CP间的维数序列及细节序列相似度分别为Simdim(CR，CP)和Simdet(CR，CP)，维数序列和细节序列相似度的权重分别为γ和ε，则参照区组合CR和候选区组合CP的拓扑相似度为Simtop(CR，CP)＝γ×Simdim(CR，CP)+ε×Simdet(CR，CP)。

【技术特征摘要】
1.基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其特征在于：其包括以下步骤：在区边界交互的拓扑关系基础上，通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程，在校准过程中分成初始匹配和精确匹配两个部分；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合,设参照区组合CR和候选区组合CP间的维数序列及细节序列相似度分别为Simdim(CR，CP)和Simdet(CR，CP)，维数序列和细节序列相似度的权重分别为γ和ε，则参照区组合CR和候选区组合CP的拓扑相似度为Simtop(CR，CP)＝γ×Simdim(CR，CP)+ε×Simdet(CR，CP)。2.如权利要求1所述的基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其特征在于：在初始匹配步骤中，对区组合间的O标记式进行评估，以确认是否需要执行准确匹配步骤，若在该步骤中发现两个区组合极不相似，则不需执行准确匹配步骤；参照区组合CR和候选区组合CP中的区对象表示为RRi和RRj，以此进行说明；先使用初始匹配步骤来搜索与CR相似的区组合；在两个相似的区组合间，相互匹配的区应具有相似的边界交互，其中一个因素是边界交集数量；一个区边界与其它区边界间会存在若干交集；对比每两个O标记式间的交集数量对区对象进行评估，在此过程中，某个区在其他O标记式中出现的总次数称为标记频率，并用来识别可能相似的区，包含了节点和边的关联图被用于描述区组合间的对应关系；如果两个O标记式间具有同样数量的边界交集，则对应的区存在相似的可能性，从而可进行后继的对比工作；使用集合InterR和InterP来记录组合CR和CP中O标记式的交集数量，并对每个集合中的交集值进行从低到高的排序，从而实现对InterR和Int...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈占龙，谢忠，吴亮，张丁文，徐永洋，龚希，叶文，朱榕榕，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42