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J-GLOBAL ID：201702263281008448   整理番号：17A1712522

広域運動画像のためのタイル予測法はGISにおけるマップ【Powered by NICT】

Tile prediction schemes for wide area motion imagery maps in GIS

著者 (2件)： Michael Chris J. (Naval Research Laboratory, 1005 Balch Boulevard, Stennis Space Center, Mississippi 39529, United States) ,  Lin Bruce Y. (Naval Research Laboratory, 1005 Balch Boulevard, Stennis Space Center, Mississippi 39529, United States)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 133  ページ： 30-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広域監視,交通監視,緊急管理地理情報システムへの広域運動画像(WAMI)マップの導入から利益を得る多くの応用のいくつかである。Web Map Service(WMS)標準によるGISベースマップとして運動画像の利用は新しい概念ではないが,効果的に流動画像は,その大規模とWMSを用いたクライアントの多次元相互作用性質のため特に挑戦的である。サーバ一つまたはそれ以上のクライアントから無効な流動は不必要にネットワーク帯域幅を圧倒し,ユーザに可視化における潜時の苛立たし大量を引き起こす可能性がある。シームレスなGISによるストリーミングWAMIは近い将来に横断するビデオのタイルを推測正確に良好な予測が必要である。本研究では,GISビデオマップと人間ユーザの相互作用を表す確率的相互作用モデルを提示してこのような予測スキームの実験的フレームワークを提案した。は,による河川のタイルを予測できるいくつかのアルゴリズムを提案した。実験フレームワーク内で,ヒト分析者軌跡を用いて,収集された結果は,各アルゴリズムはある制約条件の下で増殖するが,新しいMarkovアルゴリズムを全体的に最良の結果をもたらすことを示した。さらに著者らは,提案した実験フレームワークであるこれらの予測方式の研究に十分であることを議論する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 録画装置 ,  *予測 ,  ネットワーク ,  *予測技法 ,  地理情報システム ,  *画像 ,  軌跡 ,  相互作用 ,  可視化 ,  ストリーミング ,  帯域幅 ,  ヒト ,  Web【情報システム】 ,  高次元 ,  アルゴリズム

著者キーワード (3件)： 広域運動画像 ,  対話型ビデオ ,  地理空間タイル予測

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 広域 ,  動画像 ,  タイル ,  予測法 ,  GIS ,  マップ