道路数据自动综合的算法与模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40901192
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    胡云岗
  • 依托单位：
    北京建筑大学
  • 学科分类：
    D0114.地理信息学
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本申请针对国家基础地理数据中的道路要素，开展道路数据自动综合的基本模型及其在数据更新和导航中的应用等学术前沿问题的研究。发展包括基于空间认知理论获取的道路网眼密度、道路视觉长度等在内的系列特征指标体系；以此为基础建立顾及质量控制与评价的综合知识规则与控制流程；基于网眼构造来解决复杂道路交叉口的综合以及道路与其他要素的协同综合处理；从而构建道路简化、选取等综合操作的基本模型。研究道路数据的匹配以及匹配约束下的自动综合处理以实现道路数据缩编更新的算法与模型。基于网眼的分级分类树结构设计与生成导航示意图的算法与模型。本研究成果有助于提高对道路数据自动综合的认识水平，有望提出一套普适性较强的道路数据自动综合的算法与模型，同时也为其他要素的自动综合提供一种研究思路。

结项摘要

本项目针对国家基础地理数据中的道路要素，开展了道路数据自动综合与应用涉及到的相关理论、模型和算法研究。主要完成了道路自动综合指标体系的研究，道路数据自动综合选取模型的研究，利用道路自动综合进行缩编更新及道路导航示意图问题的研究。. 在本项目的资助下，在国内外期刊发表论文9篇，其中被SCI检索2篇，EI检索5篇，获得测绘学会青年优秀论文一等奖1篇；正在出版专著1部；申请了专利1项；申请到了软件著作权1项；参与的项目获得了国家地理信息科技进步奖一等奖1项。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（3）
专利数量（1）
基于网眼密度的道路选取方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    测绘学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡云岗;陈军等
  • 通讯作者：
    陈军等
Selective omission of road features based on mesh density for automatic map generalization
基于网格密度选择性省略道路特征以实现自动地图概括
  • DOI：
    10.1080/13658810802070730
  • 发表时间：
    2009-01-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    Chen, Jun;Hu, Yungang;Meng, Liqiu
  • 通讯作者：
    Meng, Liqiu
道路缩编更新中的自动综合方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈军;胡云岗等
  • 通讯作者：
    胡云岗等
地图数据缩编更新中道路数据匹配方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡云岗;陈军等
  • 通讯作者：
    陈军等
一种单线与多面要素间的拓扑关系描述方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    测绘科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林艳;刘万增;韩刚
  • 通讯作者：
    韩刚

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其他文献

基于关节臂扫描的文物精细三维信息留取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    文物保护与考古科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴育华;张向前;胡云岗;张玉敏
  • 通讯作者：
    张玉敏

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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