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31.
数字化精密水准测量仪器在水准及形变测量领域中起着极其重要的作用,而对数字水准仪的计量检定工作是使其正常运行的前提,针对其检定项目室内化的难题,介绍了一种国产新型数字水准仪的室内检定装置. 相似文献
32.
虚拟漫游技术已成功应用到社会各个领域,传统漫游技术如VRML(Virtual Reality Modeling Language)、Quick Time、PTGui(Panorama Tools)等存在集成难度大、建模时间长、投入成本高等问题。本文基于全景相机以及Pano2vr、Dynamic-Photo HDR、Photoshop等软硬件环境,研发搭建了一整套旅游景区全景影像采集与展示平台。该平台具有良好的沉浸性、多视角浏览、实现方法简单、搭建快速等优点,为旅游景点、酒店、历史文化名胜等场景的360度实景展示提供了有效地工程化解决途径。 相似文献
33.
室内路网模型作为室内导航研究的基础,如何自动生成室内路网模型成为近年的研究热点。对于目前自动路网模型研究中出现的复杂环境适应度不够的问题,本文提出了一种室内楼层平面路网模型的自动提取方法。它将室内空间分为公共空间和专属空间两类,从而形成公共空间路径和专属空间路径,并用转换点将两类路径进行衔接;最终利用提取的公共空间路径、专属空间路径和连接路径构成楼层平面导航路网模型。基于此方法,将某学校教学楼一层建筑平面图生成平面自动路网模型,并从路径完整度、准确度及寻路情况3个方面与手动路网模型进行了对比分析,其表现良好。 相似文献
34.
室内环境由于缺乏观测条件,无法使用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)进行定位,而单独惯性导航系统(inertial navigation system,INS)由于传感器的误差累积,定位结果快速偏移且无法受到限制.因此,针对室内未知环境下移动背包的定位问题,提出激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)与惯性测量单元(iner?tial measurement unit,IMU)的组合导航系统,使用LiDAR平面配准获得的载体速度作为扩展卡尔曼滤波器观测量,对IMU位姿推算的误差进行修正.结果表明,该方法可以有效控制惯性导航误差的漂移,从而提高室内定位精度. 相似文献
35.
36.
针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。 相似文献
37.
针对目前无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）部署时,障碍物影响WSN优化部署的问题,以接收信号强度指示传感器室内定位应用为例,提出了一种考虑障碍物的无线传感器多目标优化部署方法。首先,基于室内定位算法原理和传感器覆盖模型,给出了在室内定位场景下WSN有效覆盖率的概念和信标节点部署模型。然后,在分析障碍物感知模型和信标节点部署策略的基础上,提出了考虑障碍物的传感器部署多目标优化模型。最后,以第三代非支配排序遗传算法为基础设计优化模型求解算法,数值仿真结果与正三角形、正方形、正六边形均匀部署,以及没有考虑障碍物的优化部署（进化1 000代,传感器个数为36）结果进行对比,结果表明所提方法的WSN有效覆盖率分别提高了52.7%、112.1%、16.6%和9.62%。 相似文献
38.
随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。 相似文献
39.
40.
室内导航网络是实现室内路径规划和导航的基础。针对现有室内导航网络存在拓扑连通结构不合理、生成路径几何形态不自然等问题,本文依据人类长期以来形成的“抄近路”习性及“避碰”安全需求,提出了一种符合人行走习惯的室内导航网络及其自动生成算法。该导航网络将室内可通行空间划分为普通房间和走廊,普通房间内网络映射为房间结点与门结点的直线连接;形状复杂的走廊空间则依据空间尺度和凹凸性被细分为狭窄走廊空间和开阔走廊空间,狭窄走廊空间以中轴线作为路线,开阔走廊空间则将门结点和通道口结点连接形成完全图;最后将房门结点连接到走廊路线,形成完整室内导航网络。试验结果表明:该模型及其生成算法能够依据室内空间尺度对复杂通行空间进行合理分区,生成与空间特征一致的导航网络结构,使得规划生成的最短路径形态更符合人们的行走习惯。 相似文献