Реалізації методу розпізнавання графічних образів в системі ведення земельного кадастру.
Як зазначалося, найбільш ефективне заповнення КБД при використанні існуючих карт, даних ДЗЗ або аерофотозйомки буде проводитися у разі поєднання автоматичної векторизації та розпізнавання. Але заповнення КБД може відбуватися на основі існуючих векторних цифрових карт. В цьому випадку заповнення КБД удосконалюється завдяки застосуванню автоматизованого розпізнавання графічних образів. Наявність такої можливості вимагає реалізації у вигляді окремого програмного модулю (компоненту).
Блок преселекції також повинен бути реалізований у вигляді окремого програмного модулю (компоненту). Це дозволить використовувати його для підтримки первинного заповнення КБД та для виконання швидких узагальнений просторових запитів.
При використанні дігітайзерних технологій або напівавтоматичної векторизації стає можливим зосередити зусилля операторів на введенні графічної інформації. Після цього реалізується процес заповнення КБД з розпізнаванням.
Виходячи з опису технологічної послідовності автоматизованого розпізнавання цифрових растрових зображень (мал. 1), для його реалізації необхідне, виконувати інтенсивне попереднє оброблення растрів, що у загальному випадку може складати більше часу, ніж всі наступні етапи технологічної послідовності. Але алгоритми, які працюють при попередньому обробленні растрів та сегментації, використовують системи параметрів, значення яких з успіхом застосовують при обробленні растрів аналогічного походження, а тим більше при обробленні знімків фіксованої території. Растрові етапи технологічної послідовності розпізнавання вимагають початкового налаштовування (калібрації). Після цього відкалібровані растрові алгоритми багаторазово використовуються в автоматичному режимі, що особливо корисно при оновленні КБД. Таким чином, впровадження розпізнавання графічних образів в автоматизовану систему ведення земельного кадастру передбачає використання растрів аналогічного походження та алгоритмів їх оброблення, що калібруються.
Важливо, що при веденні земельного кадастру повинні використовуватися технології розпізнавання, які підтримують режим роботи з супервізором. У ролі супервізора в такій системі виступає оператор програмного комплексу введення первинної інформації. Таке рішення передбачає роботу в інтерактивному режимі, позволяє, по-перше, зменшити ймовірність помилок розпізнавання наступних трьох типів:
'"• об'єкт не розпізнано, тобто не віднесено до будь-якого з відомих класів (пропуск цілі);
• об'єкт, який «е належить ні до одного з відомих класів, помилково віднесено до одного з них (помилкова тривога);
• об'єкт, який належить до одного з відомих класів, помилково віднесено до іншого класу (помилкове розпізнавання).
По-друге, оператор може втручатися в процес розпізнавання, вносити будь-які корективи при заповненні КБД, розв'язувати спірні питання та ін.
Будь-який алгоритм розпізнавання передбачає віднесення об'єкту до того чи іншого типу на основі значень обчислених параметрів. Цей процес являє собою порівняння об'єкту з еталоном, або прототипом. Сукупність всіх прототипів, які використовуються для порівняння, складає базу прототипів.
Мінімальна кількість прототипів, яку необхідно зберігати, дорівнює кількості можливих кінцевих типів об'єктів. Але практично для розпізнавання застосовуються більш складні моделі, які можна характеризувати наступним чином:
1. Прототип за форматом збереження не є об'єктом кінцевого типу. Як правило, прототип зберігає припустимі границі параметрів, що використовуються для розпізнавання, та іншу необхідну і довідкову інформацію.
2. Як правило, еталоном типу є не один прототип, а множина прототипів.Ці еталонні об'єкти відрізняються, наприклад, довжиною вектора ознак. Одні єю з задач, які розв'язуються при розпізнаванні, є скорочення вектора ознак об'єкта, що підлягає розпізнаванню. Наприклад, базовий вектор ознак вектор ного об'єкта, що описує земельну ділянку, складається з координат вузлів ЗД та топології об'єкта. '
3. Для розпізнавання об'єкта можливе використання декількох баз прототипів, наприклад, у випадках:
розпізнавання за складовими елементами (для розпізнавання кожного елементу використовується власна база прототипів);
• розпізнавання проходить у декілька стадій, на кожній з яких об’єкт порівнюється з прототипами із баз, які відповідають поточній стадії
• при застосуванні преселекції об'єкти за значеннями обчислених інтегральних параметрів сортуються по декількох прошарках, то; для розпізнавання в кожному з них використовуються різні баз прототипів.
Вказані особливості передбачають формування, поповнення та підтримки; відносно великих баз прототипів, що повинно бути відображено у вимогах де відповідного програмно-апаратного забезпечення.
Інші цікаві матеріали
Країни Бенілюксу та Нідерланди
Бенілюкс
— це економічний союз Бельгії, Нідерландів і Люксембургу. Його формування
почалося з валютної угоди й митної конвенції цих держав, які згодом уклали
договір про створення економічного союзу. Цим договором перед ...
Місто та його структура
В процесі урбанізації рельєф
освоюваної території піддається перетворенням відповідно до потреб певного
етапу розвитку міста. Основною тенденцією в зміні міського рельєфу можна
вважати його вирівнювання, зв'язана з план ...
Японія економічний огляд
Площа країни становить 372 тис. км2, населення – близько 127,3
млн. осіб. Столиця – Токіо (найбільше місто світу).
Японія розташована на 4-х великих (Хонсю, Кюсю, Хоккайдо, Сікоку) та 4-х
тисячах дрібних островів майж ...