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在信息标注中融入场景结构信息能有效解决城市增强现实（augmented reality, AR）信息指示不明、空间遮挡表达不清和视图布局叠置等问题。针对城市AR信息标注中场景结构缺失的问题,提出了一种考虑地理语义且兼顾精度、效率和稳健性的建筑物场景结构提取方法。首先构建了面向建筑物场景结构提取的场景感知网络,从单张场景图像中提取语义、深度和法向量信息;然后将其转化为建筑物立面角点和朝向等结构特征,并计算与2D地图中建筑物轮廓之间的最佳匹配;最后将场景图像按建筑物立面进行重构,提取区域轮廓、场景深度和立面朝向等场景结构。试验采用Google街景数据生成的9 470组样本训练和测试场景感知网络,并在Graz地区32组建筑物场景中测试场景结构提取的有效性。结果表明,所提方法能够达到近实时的效果,且立面轮廓更规则。在存在一定配准误差或局部遮挡的条件下,立面提取的质量显著优于基于地图解析场景图像的方法,具有更好的稳健性。 相似文献
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随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。 相似文献
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2D地图的建筑物场景结构提取方法及其在城市增强现实中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决“层叠式”信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤。然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难。2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息。针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法。在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息。试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试。结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法。提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰。 相似文献
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传统的ArcGIS一般都是在虚拟的地图上提供热点的搜索定位或导航等服务,而将增强的现实技术和GIS技术有效地结合在一起能够在真实的场景中为人们提供更加便捷和丰富的信息服务。本文深入研究了增强现实平台Layar,ArcGIS以及移动端三者之间的数据传输技术,探究了移动设备上增强现实浏览器Layar的运行原理,并基于增强现实平台Layar,ArcGIS Server以及自行搭建的Web服务,设计并实现了在移动端以增强现实的方式来展示地理热点。 相似文献
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地图是一种描述地理实体的符号化图像和一种传输地理信息的工具。电子地图是传统地图与计算机技术、GIS技术、网络技术相融合的产物,是地理信息的符号化表现,是空间信息与专题信息的结合,是传统测绘产业技术改造的结果,是提供地理信息公共服务的重要渠道,突破了传统纸质地图时间和空间上的局限性,具有更丰富的信息含量和更广阔的应用范围。文中以加拿大为例,介绍电子地图在Web环境和Mobile环境下的应用情况,前者包括城市电子地图、全球地图搜索引擎和三维地球资源探索,后者包括数据采集服务、位置服务和导航定位服务。 相似文献
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动态标注是移动导航系统传达导航信息的一个重要方面。针对PDA移动导航系统的特点,围绕如何在导航过程中正确、高效地进行地图动态标注这一问题进行了研究。对于点状地物,提出了一种基于格网整体规划,分块注记的方法;对于线状地物,提出了拆分注记文本、投影标注的方法。该方法能够有效地避免注记压盖和信息缺损等现象,同时还能保证在PDA导航过程中实时、高效地进行动态标注。保证了地图显示的可读性和美观程度,同时也保持了地图浏览的流畅性。 相似文献
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面向万物互联时代的移动智能服务需求,亟须建立空地协同智能服务平台。由于核心设备和算法的限制,空地协同移动智能服务平台发展较为缓慢。由此通过攻关传感器实时位置和姿态测量的核心技术与数据处理和分析的关键算法,研制了高精度位姿测量设备,研发了机载和车载空地多平台协同组网遥感观测系统,实现了多源遥感影像质量改善与智能精处理,有效支撑遥感测绘服务,提升遥感信息自动化处理水平,从而解决了空地协同智能服务平台中“准、快、灵”的难题,实现“北斗+位姿测量仪”全球自主“定基准”、空地协同组网快速“找目标”、智能化精处理自动“查变化”。成果已被广泛应用于地理国情监测、智慧城市规划和建设、应急测绘保障等行业。 相似文献
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卫星观测数据质量是衡量系统服务性能的关键指标之一。多路径延迟作为导航定位服务中的主要误差源,是全球导航卫星系统数据处理领域的研究热点。针对多路径分步处理策略无法获得全局最优解的问题,提出一种基于先验约束的北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system, BDS）观测数据多路径实时修正模型。首先,基于提取的多路径延迟序列,利用全变分正则化算法实现多路径序列的分离与降噪;然后,利用最小二乘和自回归模型对多路径序列中趋势项与随机项进行一步建模处理;最后,以求解的多路径模型系数为先验信息,精化实时服务条件下BDS多路径处理模型。BDS实时精密单点定位实验表明,相较于传统多路径处理策略,经顾及先验约束的BDS观测数据一步修正后,BDS-2定位精度在E、N、U方向分别提升了10.6%～64.9%、0.0%～59.1%和12.6%～67.2%(B1I+B3I),BDS-3定位精度在E、N、U方向分别提升了13.9%、60.0%、45.9%(B1I+B3I)与19.1%、46.5%、23.9%(B1C+B2a)。所提的多路径处理模型可有效改善BDS实时定位应用中... 相似文献
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在矢量瓦片地图中,跨网格的要素被分割成多个部分,常常造成点、线、面要素中非均匀符号在网格边界处的不连续,这样不仅影响视觉效果,还容易引发空间认知错误.在保持矢量瓦片数据和样式独立的基础上,提出使用预处理和实时绘制相结合的方法解决这类问题.通过分析不同要素符号在网格边界不连续的类型和原因,提取了不同类型的绘图辅助信息;将... 相似文献
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智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS（global navigation satellite system）观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS（micro-electro mechanical system）融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。 相似文献
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在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型（coordinated turn,CT）转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。 相似文献
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观测信息随机模型在参数估计、质量控制和精度评定过程中具有重要作用,准确的观测信息随机模型是北斗精密定位的基础。首先,利用简化的Helmert方差分量估计方法估计北斗三号卫星观测信息精度,并拟合模型系数;然后,利用全局检验和
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在精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术中,模糊度固定错误将导致严重的定位偏差,为保证PPP模糊度实现更可靠的固定,需对模糊度子集的选取方式进行优化。提出了一种将质量控制与施密特正交化相结合的PPP部分模糊度固定方法。在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）多系统融合条件下, 选取多模GNSS实验数据,在非差非组合PPP模型中对比分析施密特正交化方法与高度角选星方法,并进行模糊度固定及定位性能验证。结果表明,施密特正交化方法相比高度角选星方法,各天与各站平均历元固定率在静态模式下分别提高了7.74%与11.46%,在仿动态模式下分别提高了7.90%与7.78%;各天与各站的首次固定时间在静态模式下分别提高了22.30%与25.42%,在仿动态模式下分别提高了20.44%与19.65%。在PPP模糊度固定和定位精度方面,多系统融合相比单BDS(BeiDou navigation satellite system)提升效果明显,在95%分位数条件下,水平和高程方向收敛时间分别平均减少20.00 min和19.00 min,水平和高程方向定位精度分别平均改善了1.50 cm和1.12 cm。在非差非组合PPP模型中,采用施密特正交化PPP部分模糊度固定方法可以显著提升模糊度固定性能,改善定位精度。 相似文献
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针对正射影像拼接时影像间存在复杂的几何错位问题,提出一种基于密集光流法正射影像镶嵌线智能搜索方法.利用影像密集光流、梯度信息和灰度信息构造代价影像并视其为带权无向图,以图割模型为基础,采用最大流最小割原理自诊断搜索镶嵌线.实验结果表明,采用所提方法得到的稀疏建筑区镶嵌线代价像素数大于100的仅占路径长度的0.7％,且相... 相似文献
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多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。 相似文献
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针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的卫星基准影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符进行聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行实验,结果表明,使用所提方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。 相似文献