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高精地图的“非视觉”和面向机器特性,使其与传统面向人的时空产品有明显不同,相应的描述地图主、客体及其与产品之间关系的传输模型也面临巨大变革。已有的传输模型重构了上述关系,包括新增用户个性信息及其传输,但也存在信息传递工具仍采用面向人而非机器的地图语言等不足。为此,结合自动驾驶中地图信息的传输特点,构建面向机器认知的高精地图信息传输模型,通过对已有的传输模型进行扩展:GIS语言代替地图语言,将用户个性信息整合到高精地图的用户图层中,将行动指导扩展为行动实践。研究结果表明,构建的全机器认知的高精地图信息传输模型实现了地图信息认知的主体由人到机器的扩展,适应了高精地图在感知、定位、规划、控制等传输过程中全人工智能的特性。所提出的模型一方面有助于准确把握高精地图的本质及内容结构,提升认知效果;另一方面,对驾驶服务具有重要的指导作用,包括内容选取、表达方法、系统功能框架设计等,提高传输效率。 相似文献
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利用可视引导的Agent模拟城市人流运动 总被引:1,自引:0,他引:1
以视域引导行为准则为理论基础,以智能体(Agent)模拟为技术,在城市开空间中计算各点的视域参数,智能体根据视域参数选择运动方向,形成城市人流运动系统,来描述、模拟和预测城市空间中的人流运动及其相应的设施分布。 相似文献
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基于SVG的校园地图发布系统 总被引:4,自引:0,他引:4
SVG是一种新的矢量图形语言,可以作为地图数据的组织形式构建W ebGIS。本文以SVG作为地图数据的组织形式,设计了一个校园地图发布系统,并详细介绍了系统实现的关键技术:SVG解析和连接池。 相似文献
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新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,涌现出了大量可视化图件,及时地向公众传达着疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断发展趋势。本文从疫情数据可视化表达内容的维度出发,分析不同可视化的表达形式以及其对疫情数据的加工程度,结合示例把可视化分为“1阶”、“2阶”和“多阶”,并分析各自表达的数据类型、表达方式、设计特点和信息传递。同时,针对疫情可视化中的不足,探讨了数据统计中制图单元多级选择、数据分类中的极值处理问题,以及疫情可视化手段中不同颜色的内涵、质底法地图中区域面积和统计单元的影响、符号地图中符号压盖处理、热力图中比例尺的影响、统计图表和标注信息等在疫情可视化中的设计问题,指出疫情可视化设计中的视觉效果误用、设计过于复杂的误区,最后指出疫情信息可视化应具备讲故事的能力、问题针对性的特点,以图面简洁、高效信息传递为根本,为制图者合理设计图表和用户理性阅读疫情地图提供参考。 相似文献