博士论文摘要|谢潇：语义感知的地理视频大数据自适应关联组织方法

语义感知的地理视频大数据自适应关联组织方法

谢潇^1,2     

1. 中国科学院沈阳应用生态研究所, 辽宁 沈阳 110016 ;
2. 慕尼黑工业大学, 德国 慕尼黑 80333

收稿日期：2016-06-27

基金项目：国家自然科学基金（41571392；41471320；41261086）；四川循环经济研究中心规划项目（XHJJ-1604）；绿洲生态教育部重点实验室开放课题（XJDX0201-2013-01）

第一作者简介：谢潇(1986-),女,助理研究员,2016年6月毕业于武汉大学,获工学博士学位(指导教师:朱庆教授,孟立秋教授),研究方向为虚拟地理环境与视频GIS。

E-mail:,[e-mail]

A Semantics-aware Self-adaptive Associated Organization Method of GeoVideo Big Data

XIE Xiao^1,2     

地理视频是智慧城市和城市安全领域的重要战略资源。复杂城市环境中公共安全事件大范围流动、多阶段演化及多因素并发等新特征，使现有基于摄像机位置分布存储与分区管理的地理视频组织产生涉案数据检索中迅速扩大的虚警输出规模与急剧降低的涉案信息价值密度。发展支持涉案数据快速整合和案件知识高效理解的数据组织新机制成为发挥地理视频安防价值的重要科学内容。

本文充分挖掘了监控网环境下多路地理视频数据集在视频内外监控场景的时空、对象、行为、尺度等多维地理要素关联的大数据核心价值特征，面向“数据内容关联表达”与“离散数据关联分组聚集”的核心组织机制问题，以“地理视频内容的时空变化”为创新切入点，在传统视频内容语义基础上有机融合变化的地理环境语义，发展“语义感知的地理视频大数据自适应组织”模式，并通过支持多粒度地理视频的关联约束检索与关联分析，提高涉案数据快速整合能力和案件知识理解效率。主要研究内容如下：

(1) 系统分析了地理视频内容的时空变化语义，从监控场景与监控环境联合作用的变化成因、外在表征到内在机制层次递进的变化特征及基于时间维的变化关联三方面，参数化其语义要素，建立了地理视频语义建模要素框架；继而分类总结各类型变化成因对理解监控场景动态演变的影响以及各层次变化特征对变化含义和变化关联性的表达能力，明确了基于框架中变化过程特征建模的合理性。

(2) 提出了面向时空变化的多层次地理视频语义模型：首先提出显示表达监控场景变化过程的语义层次结构，实现了地理视频大数据各维度时空语义集成的高层次关联表达机制；进而设计了映射各语义层次的多粒度地理视频数据层次，支持异构地理视频和地理环境的统一描述与映射规则；继而构建了地理空间数据和视频数据对象紧耦合的统一数据模型，支持属性与结构等数据特征异构的地理视频与地理实体对象间可共享与互操作的数据组织存储，提高了地理视频复杂时空关系的认知计算能力与表达效率。

(3) 系统分析了产生大数据价值的网络监控环境多地理视频区别于传统社会媒体视频数据集的内容变化特征，从变化要素时空非均衡分布、变化过程时空多要素耦合及变化过程耦合的多尺度效应三方面，综合归纳其特征项对数据聚类组织的需求及影响，提供聚类策略的科学依据。

(4) 提出了内容变化感知的多地理视频数据自适应关联聚类方法：定义了面向地理视频内容异常变化的事件概念，建立了变化过程认知驱动的多层次事件感知模型，设计了联合异常变化发现与变化过程关联的事件分层感知测度与感知测度函数，实现了地理视频大数据复杂时空关联关系的定量计算；进而提出了面向事件任务的时变空变关联约束自动构建策略以及事件感知驱动的地理视频数据多层次关联聚类方法，显著提高数据集的价值密度，缩小搜索任务的计算代价，支持对反映多尺度复杂公共安全事件信息的地理视频进行快速整合与高效知识理解。

(5) 设计并实现了支持关联约束检索的地理视频数据组织管理系统与综合实验：具体首先基于关联模型设计了视频GIS数据管理原型系统，为地理视频大数据智能检索与分析计算提供了功能平台；同时，面向具有数据特征典型性和领域应用代表性的室内公共安全监控数据，构建了专题语义关联模型，实现了离散数据集关联聚类组织；继而结合室内监控专题需求实施了事件自动探测与事件聚焦检索综合实验，验证了本文理论方法在地理视频大数据组织管理与综合利用中的有效性与创新价值。

【引文格式】谢潇。 语义感知的地理视频大数据自适应关联组织方法[J]. 测绘学报，2016，45(10)：1260-1260. DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20160327

更多精彩内容：