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1.
道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。  相似文献   
2.
城市道路网络的中介中心性分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
将几个典型城市道路网络作为有向图来分析,这些城市道路网络弧段的BC(betweenness centrality)值的分布呈现一致的规律分布,具有层级性。从总体上来看城市道路网络中大部分等级高的道路具有较高的BC值,大部分等级低的道路具有较低的BC值。  相似文献   
3.
导航电子地图数据格式Kiwi中主地图数据的提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了用面向对象思想与C 语言解释和提取Kiwi中主地图数据的方法,实现了主地图数据向Map-Info的MIF明码格式的转换,并给出了实例。  相似文献   
4.
从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究   总被引:42,自引:4,他引:42  
提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案,并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法,从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理,并给出了三维建模和可视化表达结果。  相似文献   
5.
激光雷达测量技术及其应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对激光雷达测量技术的发展进行了概括 ,介绍了激光雷达测量技术的原理 ,探讨了利用激光雷达进行堆体体积测量的技术和方法 ,在此基础上发展了一个激光雷达测量系统 ,并在实际测量工作中进行了应用。实验表明 ,激光雷达测量技术与传统的测量方法相比 ,在测量精度、自动化程度和测量数据可视化等方面具有明显的优点 ,并且极大地减轻了劳动强度 ,提高了工作效率。  相似文献   
6.
激光扫描测量系统的应用研究   总被引:19,自引:1,他引:19  
介绍了激光扫描测量技术的原理,并就激光扫描测量在工业中堆体的实时变化监测的技术和方法进行了探讨和研究,提出了一种基于激光扫描测量堆体变化的快速监测方法。实验表明:这种测量技术与传统的测量方法相比具有较强的实时性和较高的测量精度。  相似文献   
7.
利用城市POI数据提取分层地标   总被引:10,自引:0,他引:10  
为了获取能够用于智能化路径引导的层次性空间知识,提出了一种依据显著度的差异从城市POI数据中提取出分层地标的方法。首先,通过从公众认知、空间分布和个体特征3个方面分析影响POI显著性的因素,构造了包括公众认知度、城市中心度和特征属性值3个指标向量的POI显著性度量模型;然后,分别讨论了利用问卷调查、多密度空间聚类和数据规格化的方法计算POI对象的各项显著性指标值的过程;最后,选择武汉市武昌地区的POI数据进行显著度计算,从中提取显著度较高的对象构成若干层地标,并以各层地标为种子生成加权的Voronoi图,用来反映各地标的空间影响范围并建立了同层和上下层地标之间蕴含的关系。  相似文献   
8.
提出了一种充分利用道路交叉口约束的地图匹配方法,并采用低成本的IMU/里程计组合导航系统采集无人驾驶汽车的定位数据,利用开源的OpenStreetMap地图对其进行地图匹配。试验表明,本文算法适用于城市交通环境,并能满足实时解算要求,单点平均耗时0.11 ms,在查全率89%的情况下,匹配准确率可达100%。  相似文献   
9.
提出了一种快速标定光纤陀螺仪关键参数的方法,利用激光连续动态弯沉测量车自身的硬件平台,建立以光纤陀螺仪标度因素、零偏与输出延时为参数的数学模型,采用改进的最小二乘法进行求解,完成上述关键参数的快速标定。该方法标定过程简单快速,标定结果精度高,已成功应用在武汉大学研制的我国首台激光连续动态弯沉测量车中。  相似文献   
10.
空间认知驱动的自适应路径引导   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵卫锋  李清泉  李必军 《遥感学报》2011,15(6):1180-1194
为了生成符合人们认知习惯、反映用户空间知识并易于利用自然语言表达的路径引导, 提出了一个将路径抽象为一系列结构统一、具有时序性和多粒度性且可以被加工为指导用户沿路径前进的短语或句子的指示单元的表达框架,并说明了利用环境结构、路径特征、先验知识等上下文因素生成多粒度的指示单元, 从中选择最合适的指示单元, 进而实现自适应路径引导的方法。通过与传统的采用“Distance-to-Turn”模式的路径引导进行对比可以发现, 基于空间认知的自适应路径引导更加符合人们描述路径的方式, 能够降低用户的认知压力并提高导航的效率。  相似文献   
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