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1.
城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19%、94.27%、93.58%、96.63%);(94.20%、97.56%、92.02%、95.68%);(91.48%、98.61%、90.39%、94.87%).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑. 相似文献
2.
交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00%、93.77%、100.00%、100.00%、100.00%、96.73%、97.96%、100.00%、98.39%,召回率分别为100.00%、96.36%、100.00%、100.00%、100.00%、97.26%、85.72%、100.00%、94.16%.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性. 相似文献
3.
为有效整合和管理各类海岛规划信息资源,针对海岛数据的特点,结合海岛规划管理和业务功能的需求,提出基于B/S和C/S的混合结构来构建规划管理信息系统的思想,设计了系统的基本框架和主要功能,探讨了系统实现过程中的关键技术,为海岛规划管理信息系统研发、综合管理和信息共享提供一个有效的解决方案。 相似文献
4.
博物馆既是国家、城市文化的重要窗口,也是地区文物保护、文物研究、面向公众和广大青少年传播爱国主义精神、历史及科学知识的基地,还是公众休闲的重要场所,它为当地居民和国内外游客提供了高素质的休闲和旅游环境。在综合分析国内外旅游目的地形象研究成果的基础上,通过因子分析、相关分析等统计分析方法对首都博物馆进行了实证研究。研究结论对创建、强化和提升博物馆的形象具有一定的理论和现实意义。 相似文献
5.
6.
7.
应用热重-质谱(TG-MS)联用技术对风化煤(WC)及其腐植酸提取后残渣(WCR)的热解行为进行了研究,分析了非烃类(H2、H2O、CO和CO2)、低碳烃类(CH4、C3H6和C3H7)和芳烃类(C6H6)的实验结果,并利用Coast-Redfern积分法对其热解和烃类生成动力学进行了探讨,获得了热解过程和烃类生成动力学参数。结果表明:热解过程中风化煤的质量损失率(38.9%)略大于其腐植酸提取后残渣(36.6%);除CO和CO2外,残渣中非烃类、低碳烃类和芳烃类产物的逸出量都稍微或显著多于风化煤中各类组分的逸出量。用Coast-Redfern积分法求得的动力学参数很好地解释了这一结果。 相似文献
8.
城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,地理流空间理论为发掘人群出行特征,优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据,采用地理流空间分析理论,对人群出行的整体随机性质进行了分析,基于流相似性度量识别并分析了丛集、汇聚、发散和社区4种典型模式及混合模式的空间分布特征,对比了基于巡游车和网约车2种车辆的人群出行模式。结果表明流空间理论能够系统性发现人群出行典型模式及混合模式,主要体现在:(1)基于2类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征;(2)巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别,网约车的有关模式分布范围更广,在厦门岛外各区中心及岛内东部软件园等区域附近较为突出,且网约车由于其订单由用户需求驱动,更容易发现潜在的高出行需求区域,同时出行结构更容易形成社区模式,而巡游车主要分布在传统岛内知名城市地标附近;(3)同一区域内巡游车和网约车出行混合模式普遍存在,约占典型模式的四分之一左右,而且不同类型车辆的主要混合模式存在差异,综合考虑混合模式能够提高城市公共设施规划的精确性和科学性。本文结果可以为车辆调度优化和城市交通规划提供支持,也表明地理流空间理论能够更有... 相似文献
9.
10.
基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 相似文献