本文關(guān)鍵詞： 語義技術(shù) 路標 本體 合法性檢測　出處：《武漢大學學報(理學版)》2015年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著城市規(guī)模的不斷擴大,道路標牌的有效管理是智能交通中的一個關(guān)鍵問題.本文在基于本體有機整合海量、多源、異構(gòu)語義數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,研究基于國家路標設(shè)置規(guī)范的路標牌位置和內(nèi)容有效性自動審核,是對語義技術(shù)在智能交通應(yīng)用中的有益探索.首先,對地緣信息中的道路、興趣點及路標建立統(tǒng)一模型,采用本體技術(shù)把海量數(shù)據(jù)在語義層面上關(guān)聯(lián)起來.其次,對國家路標設(shè)置規(guī)范中的規(guī)則進行分類,對每一類規(guī)則分別構(gòu)造規(guī)則模板及為其構(gòu)造帶參數(shù)的SPARQL查詢,從而將路標設(shè)置指南進行規(guī)范形式化表示,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)對路標牌的自動檢測.最后,在構(gòu)建的實驗數(shù)據(jù)集上進行了實驗,實驗結(jié)果證明,提出的方法路牌檢測準正確率達到85.1%,召回率達到92.1%.
[Abstract]:With the continuous expansion of urban scale, the effective management of road signs is a key problem in intelligent transportation. This paper integrates massive, multi-source and heterogeneous semantic data based on ontology. It is a useful exploration for the application of semantic technology in intelligent transportation to study the automatic verification of the location and content of road signs based on the norms of setting national signposts. Firstly, a unified model of roads, points of interest and landmarks in geo-information is established. The ontology technology is used to correlate massive data on semantic level. Secondly, the rules in the national road sign setting specification are classified, and the rules template and the SPARQL query with parameters are constructed for each rule, respectively. On the basis of this, the automatic detection of road signs is realized. Finally, experiments are carried out on the constructed experimental data set, and the experimental results prove that, The accuracy of the proposed method is 85.1 and the recall rate is 92.1.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學國際WIC研究院;江蘇科技大學計算機科學與工程學院/智能交通研究所;荷蘭阿姆斯特丹自由大學計算機系;日本前橋工業(yè)大學信息工程系;
【基金】：國家自然科學基金重點國際(地區(qū))合作研究項目(61420106005)
【分類號】：TP391.1;U495

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1504976