基于本體和描述邏輯的交通事件語義表現(xiàn)方法研究.pdf

1、基于本體和描述邏輯的交通事件語義識別和表達(dá)是智能交通領(lǐng)域的研究熱點，能為城市交通管理和控制提供有效、完整、準(zhǔn)確的實時交通狀態(tài)信息，對于減輕交通壓力，減少交通事故，提高交通運行效率和城市交通智能化水平均具有指導(dǎo)意義。然而，現(xiàn)有的計算機(jī)圖像語義分析技術(shù)無法自動識別交通視頻圖像序列表達(dá)的交通事件高級語義，主要原因：一是缺乏對象的概念層次識別方法；二是低級的圖像視覺概念映射到事件高級語義時存在“語義鴻溝”問題。這使得傳統(tǒng)的交通場景事件理解方法大

2、多忽略了語義分析，僅針對純粹的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。因此，道路交通事件內(nèi)容的高級語義識別、表達(dá)和推理方法研究，是一項富有重要研究意義的課題。
　　本文源于省基金資助項目“基于交通態(tài)勢評估的道路安全推理研究”子課題的研究成果，共分三個部分：概念層次的對象識別方法研究、低級概念映射到高級語義的方法研究以及交通事件高級語義的識別、表達(dá)和推理系統(tǒng)開發(fā)。本文主要貢獻(xiàn)如下：
　　(1)利用改進(jìn)的“LST-KDE”算法、基于HSI顏色空間的C

3、amshift算法以及Hough變換等提取交通圖像中對象的特征屬性(顏色、紋理等)；然后，借鑒領(lǐng)域本體理論，構(gòu)建交通圖像層次概念模型，將交通場景圖像中擁有一定屬性特征的對象映射為基本概念；最后，給出交通領(lǐng)域本體自動構(gòu)建方法，建立了交通領(lǐng)域本體知識庫，實現(xiàn)了交通場景事件中對象的概念層次識別，并為下文語義推理提供了概念基礎(chǔ)。
　　(2)為了解決“語義鴻溝”問題，以描述邏輯作為邏輯表達(dá)和推理的基礎(chǔ)，利用基于謂詞邏輯和Tableau算法的

4、描述邏輯表達(dá)式搭建低級概念與高級語義之間的橋梁，提出了利用低級概念描述高級語義的表達(dá)方法。其中，描述邏輯角色集是概念映射到語義以及語義推理的關(guān)鍵。為此，引入RCC8空間拓?fù)浜湾F形空間方向模型，描述場景對象之間的空間拓?fù)浜头较蜿P(guān)系，以此作為描述邏輯的角色集的主要組成部分。
　　(3)提出了交通事件語義識別、推理和表達(dá)系統(tǒng)，包括屬性融合、語義映射及事件識別和表達(dá)3個模塊。首先采用訓(xùn)練好的最佳樣本圖像序列將完整交通事件劃分為若干子事件，