基于语义和谱聚类的监理视频R树检索优化算法

本文主要探讨的是"基于语义和谱聚类的监理视频R树检索方法"在土木工程领域的应用。随着信息技术的发展，土木工程监理视频已成为提升工程质量的重要工具。论文首先聚焦于监理视频的检索问题，提出了一种新的研究框架，即通过建立土木工程监理视频的语义模型。这一过程涉及对视频内容进行深入理解和抽象，将其划分为具有明确含义的主题或概念。 作者们利用了维基百科的部分中文词条以及针对土木工程监理领域专门整理的词汇，通过词向量技术进行训练。词向量是一种将词语转换为数值向量的方法，能够捕捉到词语之间的语义关系。通过这种方式，他们构建了一个包含语义信息的词向量数据库，用于指导监理视频R树的构建。 接下来，论文重点研究了谱聚类在R树节点分裂中的应用。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它将节点的连接关系纳入考虑，能够更有效地识别数据集中的内在结构。作者提出了基于谱聚类的R树节点分裂算法，旨在优化树形数据结构，使其在存储和检索过程中更加高效。同时，还设计了一种基于词向量的R树节点检索算法，使得视频搜索能够更加精准地定位目标内容。 在实证研究部分，作者通过实际工程项目案例展示了所建立的监理视频语义的有效性，证明了这种方法能够准确反映视频的核心内容。实验结果表明，该算法优化显著提升了土木工程监理视频的索引速度和检索查全率，对于大规模视频数据管理具有显著的优势。 这篇论文不仅提供了监理视频语义化的处理策略，还引入了谱聚类这一强大的数据分析工具，为R树在土木工程监理视频检索中的应用开辟了新的途径。这对于提高工程监理效率，保障施工质量，以及推动大数据在工程领域的应用都具有重要的理论价值和实践意义。