目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 GIS发展状况 1
1.2 地理超媒体 3
1.3 地理视频 4
1.4 智能视频分析 8
1.5 视频与GIS 12
1.6章节安排 16
参考文献 17
第2章 地理视频数据模型与应用 22
2.1 地理视频数据模型 22
2.2 基于Web的地理视频系统 25
2.2.1 总体设计 25
2.2.2 功能设计 27
2.2.3 数据库设计 31
2.2.4 系统实现 36
2.3 地理视频对三维地理场景的增强 51
2.3.1 三维地理视频数据模型 51
2.3.2 三维地理视频数据处理与组织 51
2.3.3 原型系统 54
参考文献 56
第3章 监控视频数据地理空间化方法 58
3.1 基础理论 58
3.1.1 相机模型 58
3.1.2 相机标定 60
3.1.3 三维图形绘制技术 61
3.2 基于单应变换的视频数据空间化 62
3.3 监控视频与2D地理空间数据互映射 65
3.3.1 2D互映射模型 65
3.3.2 2D互映射算法 67
3.3.3 监控视频的2D互映射实验 68
3.3.4 监控视频的2D互映射特性 71
3.4 监控视频与3D地理空间数据互映射 73
3.4.1 3D互映射模型 73
3.4.2 3D互映射算法 75
3.4.3 监控视频的3D互映射实验 76
3.4.4 监控视频的3D互映射特性 77
3.5 基于地理空间数据的互映射方法 79
3.5.1 映射矩阵计算 79
3.5.2 算法设计 81
3.5.3 实验分析 82
3.5.4 不确定性分析 85
3.6 基于特征匹配的半自动化互映射方法 86
3.6.1 灭点计算及线性特征提取 86
3.6.2 融合灭点与线性特征信息的匹配方法 89
3.6.3 实验分析 92
参考文献 97
第4章 人群监控与模拟研究 99
4.1 人群监控与管理 99
4.2 人群基本特征 100
4.2.1 人群密度 100
4.2.2 人群速度 101
4.2.3 人群流量 102
4.2.4 不同场所的人群特征 103
4.2.5 人群状态类型 105
4.3 人群分析方法 106
4.3.1 人群特征数据采集 106
4.3.2 人群流动分析 107
4.3.3 人群分析应用 109
4.4 人群流动建模与模拟 110
4.4.1 宏观模型模拟 111
4.4.2 微观模型模拟 111
4.5 基于视频的人群状态分析 112
4.5.1 人群密度估计 112
4.5.2 群体行为理解 115
4.6 人群分析研究现状 116
参考文献 117
第5章 人群特征提取技术 123
5.1 可跨相机的人群密度估计模型 123
5.1.1 低密度人群估计模型 123
5.1.2 高密度人群估计模型 124
5.1.3 自适应人群密度估计 125
5.2 人群运动特征提取 126
5.2.1 光流法原理概述 127
5.2.2 Lucas-Kanade光流算法 127
5.2.3 GIS环境下的光流场计算 129
5.3 人群特征提取实验 130
5.3.1 视频的地理空间映射结果分析 130
5.3.2 人群密度估计结果分析 131
5.3.3 人群运动矢量场结果分析 135
参考文献 138
第6章 人群行为模式分析 139
6.1 群体运动模式分析 139
6.1.1 群体运动模式的分类 139
6.1.2 群体运动模式的判断 142
6.2 群体运动趋势分析 148
6.3 群体运动速度估算 153
6.4 群体异常行为分析 156
6.4.1 群体异常行为类型 156
6.4.2 矢量场分析 156
6.4.3 群体异常行为检测 159
6.5 实验结果分析 165
参考文献 169
第7章 区域人群特征的时空分析 170
7.1 群体行为模式的GIS表达模型 170
7.2 区域人群状态推演模型 174
7.2.1 贝叶斯网络模型 174
7.2.2 人群流动系统的贝叶斯网络模型 175
7.2.3 人群状态推理贝叶斯网络模型构建 176
7.3 区域人群状态的推演实验 181
7.3.1 实验区概况 181
7.3.2 贝叶斯网络构建 182
7.3.3 推演结果分析 186
7.4 人群状态的时空格局演化特征实验 191
7.4.1 实验数据来源 191
7.4.2 时空演化分析 192
7.5 区域人群状态智能感知系统 195
7.5.1 系统总体设计 195
7.5.2 系统功能设计 196
7.5.3 开发运行环境 197
7.5.4 系统工作流程 197
7.5.5 系统实现 198
参考文献 202
第8章 视频GIS在交通与环境领域的应用示例 203
8.1 交通状态智能感知 203
8.2 高时空分辨率机动车排放清单编制 207
8.3 视频GIS未来展望 215