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101.
重力地形改正是区域重力测量工作中的一个关键步骤,目前重力地形改正的主要挑战是如何快速地重建测站附近高精度的三维地形。本文提出了一种基于全景立体视觉和摄影测量技术的快速近区重力地形改正方法,设计和开发了相应的快速测图系统。为了使该系统硬件尽量小型化并满足精度需求,我们进行了系统的理论精度分析和设计优化。所开发的研究系统可以从获取的全景立体图像自动生成DEM并计算重力地形改正值。该系统已经过野外多站多种地形的实验验证,结果表明其效率和精度明显优于传统的野外测量方法。 相似文献
102.
视觉比例尺对建立心像地图的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
地图并不是地面实际情况的简单缩小的拷贝,它是人类依据不同需要对地面事物认识后进行抽象和概括的地面模型。比例尺不仅确立了图面与实地之间的几何比例关系,而且反映了人类对空间认知抽象的程度。地图作为人类进行空间认知的有力工具,其地位从来就没有被其它的事物所动摇过,究其原因是地图的空间表达方式比其它表达方式更适合人类的思维。心像地图是人脑在综合了或智能处理了各种感觉所获得的诸多信息后产生的内部表征。而地图又是诸多信息源中最为重要的一种形式。本文通过视觉感受到心像的形成过程、分析心像地图的特性,提出了适应视觉感受因素的视觉比例尺的概念,并分析了视觉比例尺对建立心像地图的影响。 相似文献
103.
陈毓芬 《测绘科学技术学报》2000,17(1):53-56
在地图的色彩设计中,设计人员不仅要考虑色彩单独使用的效果,而且要考虑地图上各要素的色彩配合,即各种色彩在图面上的整体感受效果。电子地图由于有极大的色彩选择空间,背景色也不局限于白色,因而选色、配色比纸质地图更加复杂。用哪种颜色作为背景色视觉效果较好?图面上各要素的色彩如何配合?针对这两个问题,作者设计了电子地图的一个色彩感受实验——色彩配合实验,利用自编的电子地图视觉感受测试软件(TEVP)进行了实验,文中介绍了该实验的方法和思路。 相似文献
104.
在同步定位与地图构建领域,视觉里程计因其传感器成本低廉、定位精度高、蕴含丰富环境信息等优势而得到广泛应用,但环境中的动态物体会显著降低其解算的精度与鲁棒性。针对此问题,提出了一种深度学习辅助的双目视觉里程计,基于几何约束与目标位置约束的方法,能够准确筛选出环境中的动态物体,以提高结果精度,同时能够恢复动态物体的运动轨迹,便于建立语义地图。在KITTI和TUM RGB-D的动态场景数据集上进行测试,得到的结果精度较高。 相似文献
105.
互联网用户参与的地图制图容易出现视觉冲突、压盖、拥挤等地图表达问题,需要引入地图自动综合协助解决。网络地图中由于原图比例尺和综合后比例尺均难以准确量化,常规地图自动综合基于“原图比例尺-综合后比例尺”判断是否需要综合的方法已不再适用。矢量数据在可视化后会产生视觉粘连,视觉粘连越明显,地图表达效果越差,综合的需求也越强烈。基于此规律,本文提出对视觉粘连进行定量描述并据此判断是否需要综合。首先,从人类视觉感受出发,结合栅格化思想设计了矢量曲线视觉粘连的量化指标——视觉清晰度。然后,基于“金字塔式”的尺度空间计算曲线在多个比例尺表达的清晰度,并拟合了清晰度的变化函数。最后,将该函数应用于众源地理数据的网络地图综合决策。试验结果表明,本文方法可准确判断每条矢量曲线是否需要综合,能有效解决地理数据尺度异质性带来的可视化难题。同时,清晰度变化函数将曲线的尺度描述由静态数值扩展到连续函数,有望更好地支持多尺度空间数据处理及网络地图综合等问题。 相似文献
106.
轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法,对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定,利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取,不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性,而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点,首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理,然后利用Canny算法提取角质颚轮廓,最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示,利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的,当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳,在得到的轮廓图上进行特征点的标定,通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为,将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性,同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。 相似文献
107.
108.
本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 相似文献
109.
110.