第1章 绪论1.1 地理视频大数据组织方法科学研究的意义1.1.1 地理视频大数据组织研究的背景与需求1.1.2 地理视频大数据价值特征与创新组织方法研究策略1.2 国内外研究现状及趋势1.2.1 地理视频数据组织策略研究1.2.2 地理视频数据关联机制研究1.3 地理视频语义关联的复杂性与数据组织的关键问题1.3.1 复杂性一:城市地理环境中事件过程的复杂性1.3.2 复杂性二:监控场景多级摄像机布设的复杂性1.3.3 面向复杂性的地理视频语义关联组织关键问题1.4 章节内容1.4.1 目标与意义1.4.2 内容与边界1.4.3 方案路线第2章 面向时空变化的多层次地理视频语义关联模型2.1 引言2.2 地理视频的时空变化语义2.2.1 监控场景与监控环境联合作用的变化成因2.2.2 外在表征到内在机制层次递进的变化特征2.2.3 基于时间维的变化关联2.3 时空变化关联的地理视频语义层次结构2.3.1 特征域层次2.3.2 行为过程域层次2.3.3 事件域层次2.3.4 语义层次关联2.4 面向语义层次的地理视频数据多粒度结构2.4.1 地理视频帧2.4.2 地理视频镜头2.4.3 地理视频镜头组2.5 多层次语义耦合关联的地理视频数据模型2.5.1 耦合关联的模型框架2.5.2 专题维度对象表达2.5.3 空间维度对象表达2.5.4 时间维度对象表达2.5.5 属性维度对象表达2.5.6 尺度维度对象表达2.6 本章小结第3章 内容变化感知的地理视频数据自适应关联聚类方法3.1 引言3.2 网络监控环境多摄像机地理视频数据的内容变化特征3.2.1 变化要素的时空非均衡分布3.2.2 变化过程的时空多要素耦合3.2.3 变化过程耦合的多尺度效应3.2.4 内容变化特征对数据聚类组织的影响与需求3.3 地理视频内容变化的多层次事件感知模型3.3.1 事件与变化3.3.2 异常变化过程认知驱动的事件定义3.3.3 联合异常变化发现与变化过程关联的事件分层感知3.4 事件感知驱动的地理视频数据多层次关联聚类方法3.4.1 原理与算法概述3.4.2 支持变化增量计算的地理视频数据结构解析3.4.3 面向事件感知特征的地理视频内容变化解析3.4.4 顾及特征关系优化的地理视频变化语义净化3.4.5 事件感知驱动的地理视频语义关联层次聚集3.5 本章小结第4章 变化过程约束推演的地理视频关联语义增强4.1 引言4.2 变化过程推演的地理约束框架4.3 地理视频内外场景空间统一的地理位置语义增强4.3.1 支持特征与层次抽取的位置命名4.3.2 支持多尺度定位判断的位置特征4.3.3 支持迁移代价计算的位置关系4.4 位置关系变化的行为过程地理运动模式语义增强4.4.1 基于位置关系变化的运动模式分类4.4.2 基于增强位置特征的运动模式判别4.5 地理语义关联约束的事件信息盲区变化过程推演方法4.5.1 原理与算法概述4.5.2 面向地理位置的条件约束构建4.5.3 面向运动模式的趋势约束解析4.5.4 面向时空距离的代价约束估计4.5.5 多约束语义路径规划的盲区移动行为过程推演4.6 本章小结第5章 视频GIS数据组织管理原型系统与综合实例5.1 引言5.2 视频GIS数据库组织管理原型系统5.2.1 系统研发运行环境5.2.2 核心数据结构5.2.3 数据库表结构及对象关系5.2.4 数据建库与检索功能接口5.3 面向室内监控的地理视频语义建模与关联聚类实例5.3.1 专题领域语义建模的实例层次分析5.3.2 专题实例数据的关联聚类解析流程分析5.3.3 专题模拟数据的多事件任务关联聚类分析5.4 室内监控应用实验5.4.1 实例一:基于变化检测的地理视频数据自动事件探测5.4.2 实例二:事件特征约束的离散地理视频数据聚焦检索5.4.3 实例的意义和价值分析5.5 本章小结第6章 总结与展望6.1 总结6.2 展望参考文献