语义关联的地理视频数据自适应组织方法

As the key data of virtual geographic environment, smart city and urban safety, GeoVideo is a very important spatial data type managed by the new generation of GIS - VideoGIS. In existing GIS systems, GeoVideo is mainly stored as a kind of multimedia attribute data, and is mostly used for visualization applications of multimedia attributes retrieve. As lack of a spatiotemporal associated Geovideo organization, it is difficult to support data mining and data association analysis based on GeoVideo data in existing GIS. therefore a new GeoVideo data organization method is urgently needed. The project studies key issues on efficient organization of GeoVideo data, the main research contents include GeoVideo semantic association model, semantic constrained adaptive aggregation method of GeoVideo and a multi-level semantic association spatial index on GeoVideo. A public safety application case is given as experimental verification based on GeoVideo data associated analysis. This research focuses on semantic associated GeoVideo data adaptive organization by combining macro-semantics of geographic space and micro-semantics of video content, which provides an efficient way to improve the capabilities of Geovideo data spatiotemporal associated analysis and calculation. The results of research could support multi-dimensional associations constrained GeoVideo data intelligent retrieve, enrich and develop the basic theory and approach on VideoGIS.

地理视频(GeoVideo)作为虚拟地理环境和智慧城市与城市安全十分重要的关键数据，是新一代GIS系统- - 视频GIS管理的主要空间数据类型。现有GIS系统中的地理视频主要作为多媒体属性数据进行分散独立存储管理和可视化应用，缺乏全局关联表达能力，难以支持地理视频数据的深度挖掘和关联分析，急需地理视频数据组织的新方法。本项目系统研究地理视频数据高效组织的关键问题，主要内容包括：地理视频语义关联模型、语义约束的地理视频数据自适应聚合方法、地理视频多层次语义关联索引等，并以地理视频数据公共安全应用案例进行实验验证。本研究将宏观的地理语义与微观的视频内容语义相结合，实现语义关联的地理视频数据自适应组织，为提高地理视频数据时空关联分析与计算能力、支持多维关联约束的智能高效检索提供有效途径，丰富和发展视频GIS基础理论方法。

地理视频是视频GIS分析和应用的主要数据基础，有效地组织地理视频数据是决定视频GIS系统可用性和效率的首要前提和重要基础。针对现有GIS系统中的地理视频主要作为多媒体属性数据进行分散独立存储管理和应用，缺乏全局关联表达能力，难以支持地理视频数据的深度挖掘和关联分析应用的难题，本项目深入研究了地理视频语义表达模型，通过结构化的描述框架定义了视频中不同语义层次的描述对象，将视频内容描述至行为语义的程度，实现了语义关联模式的地理视频表达。建立了地理视频关联性度量方法，基于地理视频中动态目标轨迹坐标和时间维建立地理视频动态目标的时空关联度模型，并基于视频关键帧的低层图像特征计算地理视频片段之间的语义相关性，以此作为度量地理视频关联性的参考。设计了时空语义一体化地理视频多层次索引结构STSR树，该索引面向地理视频数据的时间、空间和语义关联检索需求，实现了时空语义一体化的地理视频数据高效并行索引。提出了语义关联的地理视频组织模型，在基于语义的地理视频层次划分基础上，将数据划分为地理视频、视频片段和关键帧三个层次，并从人类语义理解的角度，将地理视频分割成具有完整语义的事件单元的集合，该模型以视频片段作为数据组织的基本单位，根据视频数据关联性，进行基于事件单元语义的视频片段自适应聚合，实现了语义关联的地理视频组织。在地理视频语义关联数据组织基础上，本项目面向公共场所人群监控应用，以基于地理视频的人群状态分析为例，通过地理视频场景人群局部密度分析和地理视频场景人群运动状态分析验证了本研究提出的相关理论方法。本项目研究成果将地理语义与视频内容语义相结合，实现了语义关联的地理视频数据有效组织，为提高地理视频数据时空关联分析与计算能力、支持语义关联约束的高效检索提供了有效途径，丰富和发展了视频GIS基础理论方法。项目发表学术论文25篇（SCI/EI，6/9篇），培养研究生10人，授权软件著作权3项，参与国际学术交流9人次。