摘要：地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)作为一种集地理空间数据管理、分析和可视化展示为一体的综合信息技术,在现代社会中扮演着重要的角色。GIS应用框架作为GIS软件开发的基础,具有重要的价值和意义。当前,许多GIS应用框架已经存在并得到广泛应用,如ArcGIS、QGIS等。这些应用框架提供了基本的地图显示、数据处理和分析功能,但在实际应用中仍然存在一些问题。例如,随着GIS技术的不断发展和创新,新的功能和算法被不断引入,而现有的应用框架在集成新功能和扩展新算法时往往面临复杂的开发和集成过程。因此,为了充分发挥GIS技术的潜力,提高GIS应用的灵活性和可扩展性,研究基于插件技术的GIS应用框架至关重要。插件技术能够实现模块化的功能扩展,使得GIS应用的功能和算法可以按需加载和卸载,从而实现个性化的定制和快速的功能扩展。

摘要：交通标志检测技术是实现智能交通系统的关键。查阅诸多文献,文章阐述模式识别的概念,并且给出计算机模式识别的抽象过程。通过对现有交通标志检测框架进行研究,根据交通标志设计之规则,结合概率神经网络,设计了一种基于多层决策树的PNN分类算法模型,并对神经元高斯函数的参数进行改进,最终建立交通标志检测的算法流程。通过实验,对60个交通标志进行晴天、多云以及阴雨三种天气背景下的检测。最后整理实验数据,通过建立图表进行分析和比较,证明该分类器能够实现交通标志检测的功能,达到预期的检测效果。最后,分析了该算法模型还存在的不足之处,也指出了将来研究的方向。

摘要：图像分割是图像处理到图像分析的最关键步骤.首先,研究C均值的聚类算法并阐述与其相关的概念,分析该聚类方法的基本原理和聚类准则.然后,针对该算法的优缺点以及存在的不足之处,对C均值聚类算法进行改进,将Relieft技术引进,由于图像分割时涉及众多特征,改进算法的核心就在于特征提取时进行加权处理,最终设计出有效的、鲁棒性好的彩色图像分割的流程.最后,通过大量的实验,将改进前后的C均值图像分割算法的分割结果进行比较,改进后的聚类算法能够实现更加优秀的图像分割结果;通过将实验对象置于不同的环境下的实验数据的统计,可以验证改进后分割算法的鲁棒性更好.