Linear building pattern recognition via spatial knowledge graph

要約

タイトル：空間知識グラフを用いた線形建物パターン認識

要約：

– 建物パターンは都市の構造を反映し、地域の都市資材や社会経済に大きな影響を与えるため重要である。
– これまでの研究はグラフ同型性法に基づいており、ルールを用いて建物パターンを認識する方法が主流であったが、効率的ではなかった。
– 知識グラフはエンティティ間の関係をモデリングするためにグラフを使用し、関連する推論ツールを使用することで特定のサブグラフパターンを効率的に取得できる。
– そこで、本研究では知識グラフを用いて線形建物パターンを認識することを試みた。
– まず、プロパティグラフを使用して建物間の近接、類似、線形配置の空間関係を表現する。
– 次に、線形パターン認識のルールを知識グラフ推論のルールとして表現する。
– 最後に、構築された知識グラフ内のルールベースの推論を使用して線形建物パターンを認識する。
– 1289の建物を含むデータセットでの実験結果から、本論文の方法は既存の方法と同じ精度と再現率を達成でき、同時に認識の効率が5.98倍改善されたことが示された。

要約(オリジナル)

Building patterns are important urban structures that reflect the effect of the urban material and social-economic on a region. Previous researches are mostly based on the graph isomorphism method and use rules to recognize building patterns, which are not efficient. The knowledge graph uses the graph to model the relationship between entities, and specific subgraph patterns can be efficiently obtained by using relevant reasoning tools. Thus, we try to apply the knowledge graph to recognize linear building patterns. First, we use the property graph to express the spatial relations in proximity, similar and linear arrangement between buildings; secondly, the rules of linear pattern recognition are expressed as the rules of knowledge graph reasoning; finally, the linear building patterns are recognized by using the rule-based reasoning in the built knowledge graph. The experimental results on a dataset containing 1289 buildings show that the method in this paper can achieve the same precision and recall as the existing methods; meanwhile, the recognition efficiency is improved by 5.98 times.

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