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

Рекреаційна географія
Поступово охоплюючи всі сфери людської життєдіяльності рекреація і туризм стають невід'ємною складовою сучасного життя. В усьому світі вони перетворилися на вагомий і визнаний чинник економічного розвитку. «Мультиплікац ...

Комплексна фізико-географічна характеристика Уралу
Уральська гірська країна є природною межею між двома часинами світу – Європою та Азією. Особливості географічного положення цих гір, їх значна протяжність з півночі на південь зумовлює відмінності в окремих компонентах ...

Рослинний світ Волинського Полісся
Актуальність теми. Важливість рослин у житті і розвитку суспільства помічена давно. Велика частка населення Землі живе поблизу лісів, а то й у самих лісам. Вивчаючи спосіб життя людей протягом історичного періоду і в на ...