地图综合智能化研究的发展与思考

地图综合是地图制图和多尺度空间数据变换的核心与关键技术。20世纪60年代以来,数字地图数据的自动综合研究逐渐展开并取得了长足的进步,囿于人工智能技术的限制,地图综合的智能解决方法虽有不少成果,但距离真正的智能化、实用化仍有一定的距离。近年来,以深度学习为代表的人工智能技术应用于诸多研究领域并取得显著成效,地图综合的智能化研究也有诸多新的尝试。首先,在归纳自动地图综合研究模式的基础上,阐述了智能地图综合研究的必要性;然后,结合人工智能发展历程回顾智能地图综合研究,梳理和分析了基于传统机器学习与基于深度学习的智能地图综合研究现状,并归纳了地图综合智能化研究的主要方法;最后,围绕地图综合智能化研究中的几个热点问题,探讨了智能地图综合的发展趋势。     

多智能体协同高精地图构建关键技术研究

自动驾驶车辆的自动化驾驶程度越高,对高精地图的要求越高.智能化的高精地图能够为L5级别自动驾驶车辆提供所需地图数据,是未来高精地图发展的重要方向.基于目前高精地图的构建方法,本文首先提出多智能体协同高精地图构建的定义,分析其构建框架.然后,对多智能体数据采集路径规划、多源异构一体化数据融合与表达、道路场景认知、智能高精地图融合、智能高精地图更新等关键技术进行了研究,提出了可行的技术方案.最后,分析了其未来构建过程中存在的挑战.     

地图综合的智能体技术——以土地利用图斑综合为例

<正>地图综合是地图数据生产的核心环节,一直以来都是地图学科的难点问题。本文针对地图综合智能化和自动化程度不高的现状与土地利用数据综合的工程需求,应用智能体技术对地图综合过程进行建模分析以提高其自动化和智能化程度,以土地利用图斑多边形数据为例进行试验以提高土地利用数据综合的效率。全文主要包括以下内容。(1)对数字技术下的地图综合概念、类型、专家系统和智能体技术的应用进行了现状分析并提出观点:地图     

利用卷积神经网络进行“问题地图”智能检测

针对当前中国"问题地图"审核依赖人工目视判别效率低下的问题,提出一种端到端的小样本场景下基于卷积神经网络的多尺度特征融合自适应"问题地图"检测方法。通过对数据集进行实时增强,克服了卷积神经网络需要大量训练样本的问题。通过融合多个不同尺度下的地图,实现了多尺度下的"问题地图"显著错误区域的智能检测。利用版图错误区域属性对区域建议网络进行优化,进一步提高检测的精度。并通过实验验证了所提方法的有效性。相较于现有的"问题地图"检测方法,所提方法的准确率提高8倍,为大规模"问题地图"检测提供了新方法。     

国界审核绘制知识库的设计与构建

现有的地图审核自动化程度较低,无法满足信息化时代大量的审核作业需求,尤其是包含有国界要素的地图审核,人工依赖性强,成为制约地图生产的瓶颈。针对该问题,结合地理本体以及知识库理论,研究国界审核绘制知识库的构建技术。通过分析国界审核案例知识,将国界审核领域元素抽象为五元组。根据知识库的构建原则,抽象国界审核绘制知识,利用protégé 5.0软件,设计了国界审核绘制知识库的构建方法,并对国界审核绘制知识库的推理应用进行了分析。     

高精道路地图制作方法及关键技术

本文提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法,并对其关键技术进行了深入研究。首先以国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——淄博智能网联测试基地为例,开展了激光点云、全景照片、倾斜影像等多源数据获取及高精道路地图要素采集。然后以道路三维矢量要素自动提取为基础,辅以人工采编,并在数据差分解算中测试了我国北斗数据。实例表明,本文方法切实可行、精度可靠,有效改善了高精道路地图采集模式,降低了劳动强度,保障了人身安全,提高了作业效率,对于高精道路地图制作具有借鉴价值。     

智能网联汽车的高精地图数据交互模式

随着自动驾驶技术的发展,传统的地图服务已经不能满足以机器为主体的自动驾驶车辆的需要。具有更高精度、更多要素、更快更新频率的高精地图成为自动驾驶车辆的关键。不同来源数据之间的交互是高精地图用于自动驾驶导航决策的保证。针对智能网联汽车系统中高精地图的数据交互问题,本文首先对相关的研究进行了分析,依据高精地图的数据内容和数据来源对智能网联汽车中的高精地图数据进行再组织;然后详细阐述了基于车-路-云三方的高精地图数据交互的内容和交互机制,形成一个适用于智能网联汽车的高精地图数据交互模式;最后在仿真环境下对设计的数据交互模式进行了验证。     

智能汽车基础地图安全防控相关问题浅析

智能汽车作为当前汽车产业发展的战略方向,加之自动驾驶技术日趋成熟,车端搭载的基础地图顺势成为地图行业的新兴产品。基础地图的大发展伴随而来的实时测绘、动态更新、信息交互、数据众源等行为对地理信息安全提出严峻挑战,是国家地理信息安全不容忽视的问题。本文全面梳理了智能汽车基础地图的概念、特点及不同自动驾驶等级下的应用情况;系统分析了当前国内外基础地图相关标准的研究现状和未来的发展重点方向;总结提出了基础地图在应用中的信息技术风险点和当前的防控难点,并提出应对建议。     

面向机器阅读的地图名称注记类别识别方法

地图在人们的生产生活中发挥着重要作用,地图注记中蕴含大量信息,识别地图名称注记类别对未来计算机阅读地图以及进一步绘制地图具有重大意义。近年来,热门的深度学习技术尤其是卷积神经网络对解决图像分类问题具有良好效果,使用训练集对卷积神经网络进行训练,神经网络模型可以提取出数据集图片中的特征,并不断调整模型参数直到训练完成。以谷歌的开源框架TensorFlow作为实验的深度学习平台,对多部地图集的多份注记数据集进行智能分类研究,从地图集中人工获取注记图片作为样本数据集,构建卷积神经网络模型并尝试混合训练和分开训练两种方式。实验表明,混合训练方式获得的模型表现更加出色。     

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。     

新型基础测绘质检技术探讨

针对新型基础测绘在理念、技术、产品和组织模式等方面的创新为质检带来的技术需求和挑战,本文以提升自动化智能化质检能力为目标,构建了新型基础测绘的质检技术框架,提出了现代化质检基础设施与装备、新理论和共性技术、实时化数据处理与质检技术、网络化质检服务模式等研究内容和方向,以推动大数据、知识图谱、区块链、云服务等技术在测绘质检中的应用,提升新型基础测绘的质量保障能力与水平,支撑基础测绘的转型和高质量发展。     

工业摄影测量技术发展与应用EI北大核心CSCD

在制造业朝着自动化、柔性化、智能化发展的潮流中,传统的工业测量技术难以同时胜任高精度、高效率、高便捷性的要求,本文提出以工业摄影测量技术为基础的测量系统,其具有实时性、便捷性、自动化和智能化的特点,获取的高质量的三维数据,可用于逆向工程、质量检测、辅助智能制造等典型工业应用场景。同时介绍了该测量系统的技术路线,从硬件设计、算法优化等方面提出了见解。     

智能化电子地图设计系统研究

随着电子地图的广泛应用,传统的地图设计理念发生了改变,用户开始介入地图设计,设计者与读图者成为一个人。那么如何辅助用户设计专业的地图是"智能化"的具体体现。本文在对"智能化"思考的基础上,详细分析了影响用户进行地图设计的各种因素,并从知识工程的角度出发,建立了问题的知识模型,在此基础上利用VC++开发了基于Windows XP系统上的智能化电子地图设计试验系统,并举例说明了问题。     

督察区域地类图斑自动套合方法

自然资源督察工作中,为确定目标区域是否存在土地利用违法行为,需要利用ArcGIS软件对目标区域和地类图斑数据进行空间计算、汇总统计等套合工作,为督察工作实施提供数据支撑。目前,人工套合存在制作成本高、工作量大、准确性低、数据命名存储格式不一致等问题。为此,本文基于Python实现了地类图斑自动套合的方法,该方法可以自动完成目标区域与地类图斑的空间计算、字段计算、Excel导出,以及生成数据透视表等工作,极大地减小了技术人员的工作量,有效缩短了督察工作的数据准备时间,对提高自然资源督察工作的效率具有实践意义。     

基于快速镶嵌的航摄飞行质检方法研究

当前大多数测绘生产单位航摄飞行质量检查基本上依靠传统的人工方法,速度慢、效率低,无法快速形成质量检查报告,不能适应信息化测绘生产的要求。本文从生产实际出发,结合当前数字摄影测量的特点,总结了一套基于数字航空影像自动化快速镶嵌的航摄飞行质量检查方法,并研发原型系统。最后,利用浙江省东南沿海摄区103张航摄影像共3个航带进行验证,试验结果表明,该方法能实现航摄飞行质量的快速检查,并自动输出飞行质量评定报告,基本可以取代传统的人工检查方法。     

轨道扣件病害自动化检测研究及应用

传统扣件检查基本采用人工检查方式,不仅工作效率低、劳动强度大,而且人为干扰因素多、检查采样率低。针对以上问题,本文提出了一种基于线结构光传感器的轨道扣件损伤和松动检测方法,并开发了轨道扣件智能监测系统以实现扣件病害自动检测。最终将研究成果应用于徐州市某地铁区间轨道扣件检测,验证了该方法的可行性和准确率,为地铁轨道扣件检查提供了新方法。     

BDS在陆地智能巡检无人车中的应用

当前智能化产品转型升级,无人车已广泛应用于生产生活实践中并发挥巨大作用. 北斗卫星导航系统(BDS)作为国产化的先进定位导航系统,在国产化智能产品的转型升级过程中将发挥越来越重要的作用. 智能化的巡检小车需具备自动导航定位和环境感知功能,而定位导航模块与通信模块扮演着重要角色. 本文设计一种适用于陆地各地形场景的智能巡检无人车,采用BDS进行定位,基于多传感器信息融合感知外部环境,能够实现自动巡航和避障相关功能,应用了BDS模块独特的短报文系统构建上位机平台进行信息交互传输,达到了良好的人机交互效果. 通过试验证明了系统的可靠性,能够进行无人车的自动巡航且巡检路径基本与预期路径保持一致. 以BDS模块为核心的无人巡检小车搭载各种功能模块后,可打造出系列相关产品用于社会生产实践中,为后续的相关技术的拓展提供新思路.      

GPS/GIS与多传感器技术在智能交能系统中的应用进展

我国的智能交通系统(ITS)研究正处于蓬勃发展时期,在技术实现方面,从基于单频GPS的导航向着基于CORS的精密定位导航发展;从单纯GPS导航到多传感器技术导航,再到基于GIS平台的数据采集、分析与管理、智能决策、信息处理与发布、综合调度和诱导等全方位功能的发展,收费系统从人工收费到电子收费并向GPS/GIS自动收费的方向发展,无人驾驶是智能汽车的必然发展趋势。