PDF《基于语义和谱聚类的监理视频 R树检索方法 س》

收稿日期:2

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2 1 ;

修回日期:2

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0 5

0 9 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(

6 1

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3 0 ) ;

国家科技支撑计划子课题 (

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1 2 B A H

3 3 F

0 3 ) ;

湖北省自然科学基金资助项目(

2 0

1 5 C F B

5 2

5 ) 作者简介: 宋华珠(

1 9

7 0 ) , 女, 山东黄县人, 副教授, 博士, 主要研究方向为大数据分析与挖掘、 智能系统;

程贵(

1 9

9 4 ) , 男( 通信作者) , 硕士研 究生, 主要研究方向为大数据分析( c h e n g g u i

5 3 @w h u t .

e d u . c n ) ;

巫世峰(

1 9

7 4 ) , 男, 博士研究生, 主要研究方向为大数据分析与挖掘;

钟?(

1 9

8 5 ) , 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为大数据、 图像处理、 智能技术与智能系统. 基于语义和谱聚类的监理视频 R树检索方法 宋华珠,程贵L ,巫世峰,钟?(武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉

4 3

0 0

7 0 ) 摘要:土木工程监理视频是提高土木工程监理质量的一种有效手段.首先以土木工程监理视频检索为研究 对象, 建立土木工程监理视频的语义, 且对土木工程监理视频数据进行了语义划分, 随后结合维基百科相关的部 分中文词条和从土木工程监理领域整理的词条进行词向量训练, 并使用这些词向量数据对标注数据条目进行训 练, 为监理视频 R树提供含有语义的词向量数据;

然后研究基于谱聚类的节点分裂, 提出了基于谱聚类的 R树 节点分裂算法和基于词向量的 R树节点检索算法.最后用实际工程的例子说明了所确定的监理视频语义能准 确表示监理视频的主要内容, 同时实验结果表明该算法优化能有效提高土木工程监理视频的索引速度和检索查 全率. 关键词:土木工程监理视频;

语义;

谱聚类;

R树;

词向量;

节点分裂 中图分类号:T P

3 1

1 .

1 ;

U

4 1

5 .

1 3 文献标志码:A 文章编号:1

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3 3 S u p e r v i s i o nv i d e oR t r e er e t r i e v a l m e t h o db a s e do n s e m a n t i ca n ds p e c t r a l c l u s t e r i n ga l g o r i t h m S o n gH u a z h u ,C h e n gG u i L ,WuS h i f e n g ,Z h o n gX i a n ( C o l l e g e o f C o m p u t e r S c i e n c e &

T e c h n o l o g y ,W u h a nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,W u h a n4

3 0

0 7

0 ,C h i n a ) A b s t r a c t :T h ev i d e o o f c i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o np r o v i d e s a ne f f e c t i v em e t h o dt oi m p r o v et h eq u a l i t yo f c i v i l e n g i n e e r i n g s u p e r v i s i o n .T h i s p a p e r f i r s t t o o kt h e v i d e o r e t r i e v a l o f c i v i l e n g i n e e r i n g s u p e r v i s i o na s t h e r e s e a r c ho b j e c t ,e s t a b l i s h e dt h e s e m a n t i c s o f c i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o nv i d e o ,a n dr e g u l a t e dt h es e m a n t i cd i v i s i o no f c i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o nv i d e o .I t t r a i n e ds o m er e l a t e dC h i n e s e e n t r i e s i nWi k i p e d i a a n ds e v e r a l c i v i l e n g i n e e r i n g s u p e r v i s i o ne n t r i e s i nt h e d o m a i no nw o r dv e c t o r s ,a n du s e dt h e s ew o r dv e c t o r d a t a t o t r a i nt h e l a b e l e dd a t a i t e m s i no r d e r t o p r o v i d e t h e w o r dv e c t o r d a t a w i t hs e m a n t i c f o r t h eR t r e ei nt h e v i d e o o f c i v i l e n g i n e e r i n g s u p e r v i s i o n . T h e ni t s t u d i e dt h e n o d e s s p l i t t i n g b a s e do ns p e c t r a l c l u s t e r i n g a n dt h e p r o p o s e dt h e c o r r e s p o n d i n g a l g o r i t h m , a n d a l s o p r o p o s e d t h e R t r e e n o d e r e t r i e v a l a l g o r i t h mb a s e d o n w o r d v e c t o r . F i n a l l y , t h e p r a c t i c a l e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e s e m a n t i cp r o p o s e di s a b l et or e p r e s e n t t h ev i d e oi nt h ec i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o n ,a n dt h ep r o p o s e da l g o r i t h m s c a ne f f e c t i v e l yi m p r o v et h ei n d e x i n gs p e e da n dr e c a l l r a t eo f c i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o n v i d e o . K e yw o r d s :c i v i l e n g i n e e r i n gs u p e r v i s i o nv i d e o ;