Android智能终端GNSS定位精度分析

目前,普通智能终端的平面定位精度在5 m左右。2016年,Google公司推出Android系统7.0版本,开始支持输出GNSS（global navigation satellite system）原始观测值。通过改正和计算,可以获得Android智能终端的伪码和载波相位观测值,从而实现较高精度的GNSS定位。研究采用华为P9手机进行,在观测条件良好的情况下,采集静态的GNSS原始观测数据,并采用多种方式分别进行定位解算,并分析其定位精度。同时,在相邻观测点放置NovAtel DL-V3-L1型接收机进行对比。实验表明通过静态下精密单点定位或者载波相位差分定位的方式,可以显著提升智能终端的定位精度,达到分米级水平。     

全球首款车联网智能终端福州首发

近日,全球首款车联网智能终端卡曼在福州首发,也是福建FM987私家车广播和富土康集团共同发起的1000台卡曼免费体验活动首日．近2000辆私家车将福州、16个福州主要交通路口堵得严严实实。     

面向智能终端的移动地图平台

正在这个移动至上的年代,无论是在屏幕前帮助人们查找位置、规划路线,还是在屏幕后辅助O2O以及检索、沟通交流等,手机地图都是不可替代的重要一环。移动终端地图相关应用的软件设计与开发技术已然成为地理信息行业的研究热点。目前,全国很多省市都建立了基于天地图的手机地图APP,用来提供地图服务。奉化旅游资源丰富,山好、水好、风景好,民国文化、弥勒文化底蕴深厚,登山步道、农家乐、民宿等旅游设施具有良好的基础和显著的地方特色。     

基于Android的CGSsafety系统智能终端软件研发

地质调查安全生产管理保障(CGSsafety)系统与野外地质调查安全息息相关,对保障地质调查作业人员生命财产安全具有重要意义,然而受时间、空间等制约难以满足专业人员随时随地开展与CGSsafety系统相关工作的需求.基于百度地图API、基于位置服务、混合开发模式等关键技术,阐述了CGSsafety系统智能终端软件的总体...     

面向智能终端的地震应急信息移动发布研究

讨论一种新的信息发布模式,实现将地震应急信息面向智能手持终端发布和浏览。该系统采用智能PUSH技术、SMS技术实现信息的发布,采用GPRS实现信息的传输。研究地震应急信息源和地震应急移动信息发布服务模式,设计地震应急移动信息发布系统的结构功能。目前,地震应急信息移动发布系统已经在国务院抗震救灾指挥部得到应用,并取得一定的成效。     

基于速度信息约束的智能终端分米级定位

随着位置服务的发展,人们对定位精度的需求不断提升,目前智能手机定位精度仅为米级.?2016年谷歌宣布允许开发者获取手机全球卫星导航系统(GNSS)原始观测数据,为研究手机GNSS高精度定位算法提供了支持.?由于智能手机获取的伪距噪声较大,单纯利用伪距进行单点定位或伪距差分定位精度有限,很难达到较高精度.?为此在对数据质...     

移动智能终端城乡规划一张图系统设计与实现

针对城乡规划移动办公要求,设计出便利、有效的一张图系统,对终端选型、内容设计与构成、实施过程和开发技术路线进行阐述。该系统在实际应用中取得良好效果,值得推广。     

灾害应急环境下智能终端高精度北斗增强定位方法

针对灾害应急环境下的高精度定位需求,研究了一种基于智能终端的长距离北斗增强定位方法,通过长距离参考站提供非差误差改正数,用户可采用非常灵活的数据处理方法。采用分类误差处理满足长距离高精度增强定位的需求,实现用户长距离伪距增强定位、载波相位增强定位以及载波相位平滑伪距增强定位等多种增强定位方式。提出了基于非差误差改正数的相位平滑方法,通过消除误差后的观测值估计整周模糊度,然后重新拟合伪距观测值,并利用参考站平滑后的非差误差改正数削弱用户定位误差。伪距观测值不涉及模糊度,定位模式简单且实时性高,利用载波相位观测值来提高伪距定位的精度,能够更好地满足灾害应急环境下用户高精度定位的需求。在智能终端融合了针对用户专用接收机设备的增强定位数据处理方法,智能终端既可作为观测数据源,又可作为用户定位数据处理的载体。采用实测数据进行了智能终端增强定位算法验证与分析,结果表明所提方法能够实现用户实时厘米级、分米级和亚分米级等优于1 m的高精度定位。     

基于Android智能终端的实时地铁变形监测系统软件设计

以运营期内南京地铁二号线某区间的连续监测数据为例,在以TM30测量机器人和RTU数据传输集成单元为主体的自动化监测系统硬件基础上,详细论述了基于Android智能终端的实时地铁变形监测系统的软件需求分析、架构设计和功能模块划分,分析了BLE应用程序开发过程中所使用的关键技术和解决的重难点问题,开发了一款方便实用的Android应用程序软件,使得Android智能终端与自动化监测系统能够协同工作。实践证明变形信息传输时效性大为增强,以期在类似工程中推广应用。     

灾害应急环境下智能终端高精度北斗增强定位方法

针对当前接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring,RAIM）中多个粗差难以快速有效识别的问题,在相关分析粗差检验理论的基础上,提出了一种基于观测数据集密度中心的多粗差探测RAIM算法。首先,利用QR检校法构建观测数据集;其次,使用改进的Mean Shift模型估计观测数据集密度中心;最后,对观测特征点与密度中心相关距离进行检验,实现多个粗差探测识别。利用实测数据仿真粗差,对粗差卫星和正常卫星与检校向量的相关距离差异进行分析,在存在单个、两个、3个粗差的情况下,粗差卫星和正常卫星与密度中心的相关距离平均差异分别为1.122 m和1.516 m、1.021 m和1.266 m、1.177 m和1.588 m;粗差卫星和正常卫星与残差向量的相关距离差异分别为0.639 m和1.142 m、0.497 m和0.510 m、0.108 m和0.198 m。结果表明,与基于残差向量的相关分析RAIM算法相比,在两个或多个粗差存在的情况下,基于密度中心相关分析的RAIM算法具有更优的粗差探测识别性能,可有效提高多系统定位可靠性。     

人工智能

<正> 人工智能是用计算机来探索和模拟人类的某些智力活动,使计算机具有听、看、说和“思想”的智力。因此人工智能有时也称为智能模拟。人工智能主要内容包括:建立感觉和思维的模型,用计算机进行符号、图像、声音、语     

人工智能语言

<正> 1960年由Mccarthy提出了第一个人工智能的语言LISP。新的人工智能语言的特点是数据类型要包括数据对、向量、集合,控制各处理单元之间复杂关系的控制结构,演绎功能和归纳功能等。现代人工智能学发展迅速,如图形识别,语音识别,自然语言理解。其中的一部分逐步从实验变成实用化。目前,正在使用的人工智能语言之一PROLOG,它包括许多用于智能程序执行的有效技术,因而使得PROLOG在解决人工智能问题时较有效。     

3S技术与智能交通

行人检测是视频大数据中提取信息的关键技术之一,是视频大数据挖掘的关键环节。提出了一种基于稀疏多尺度分割和级联形变模型的行人检测算法。首先设计基于图像纹理的稀疏多尺度分割算法提取潜在行人区域,完成初级多尺度检测;同时缩小检测范围,剔除大量背景区域;再基于级联形变模型在候选特征区域进行精细检测,最终实现由粗到细的快速行人检测。在TUD-Crossing和TUD-Pedestrian等公开数据集上对算法进行了测试。实验结果表明,本文算法降低了虚警率,提升了检测速度。     

无人机系统与人工智能

随着人工智能技术的迅猛发展,无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）的发展在21世纪将迎来新的爆发。首先从历史发展的角度出发,综述和分析了无人机控制系统发展的各个阶段的特点;其次,着重分析无人机和无人机系统对人工智能技术的需求;最后,探讨了无人机系统对未来的潜在影响和适用性。     

遥感影像制图综合的智能化研究

本文以人工智能为基础,用计算机模拟一般制图人员对遥感图像进行制图综合的过程,用框架的知识表示方法建立了一个实验性的知识库,并设计了一个推理机。对蒙古人民共和国乌布苏淖尔地区的ＴＭ分类图进行了实验,取得了较好的效果。     

人工智能时代的知识地图

面对新近出现的更加强调数据深加工、更加侧重解决地学问题的一系列新地图概念和产品,基于行为地理学和地图学基本原理,提出人工智能时代的知识地图是面向地理行为决策的,并从空间认知、信息传输和地图可视化3个维度对知识地图进行了考察分析。在此基础上,总结了知识地图在人工智能时代的特点。与传统地图相比,知识地图更加强调知识传输和知识发现,更加强调视觉思维。     

人工智能及其在战场环境分析中的应用前景

着重分析了专家系统与人工神经元网络技术的特点和运行机制，论述了将它们应用于战场环境分析中的必要性和可行性。提出关于战场环境分析发展的一条途径。     

脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成

21世纪是数据爆炸增长的时代,面对大数据时代的到来,急需增强地球空间信息学数据处理的时效性与智能化水平。将人工智能应用于地球空间信息学,提升地球空间信息处理的感知认知能力,实现地球空间信息学对所获取的数据快速处理、提取有用信息和驱动相应应用的过程。因此,从地球空间的宏观、中观、微观3个尺度上研究空间大数据与人工智能的集成,分别提出对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个高度智能化系统的概念。详细介绍了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个智能化系统的概念及需要解决的关键技术,并举例说明了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑初级阶段感知、认知及驱动应用的过程。不久的将来,对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑可以回答何时（when）、何地（where）、何目标（what object）发生了何种变化（what change）,并在正确的时间（right time）和正确的地点（right place）把正确的数据、信息、知识（right data/information/knowledge）推送给需要的人（right person）,实现4W信息实时推送给4R用户的地球空间信息服务的最高标准。     

人工智能对测绘科技若干领域发展的影响研究

测绘科技发展已进入一个相对关键的时期,需要从战略层面来考虑如何推动其未来发展。基于对测绘科技发展历史的系统回顾,深刻剖析了测绘科技发展的一般规律,即所处的科学范畴、应用需求、新技术发展是影响和决定测绘科技发展方向的三大关键因素。这一规律是研究确定未来测绘科技发展战略思路的基本遵循。基于此,在重点分析人工智能技术发展趋势及其对测绘科技发展已有影响的基础上,阐述了人工智能与大地测量、地理信息数据获取、地理信息数据处理与应用等技术融合发展下的未来智能化测绘科技发展趋势,提出了传统的野外测量将逐渐被无人驾驶飞机、汽车、轮船以及卫星等智能化的机器所替代的设想,以及实现这一设想需要解决的系列难题。     

人工智能时代自然资源调查监测技术的发展与挑战

人工智能的迅速发展,给测绘科技发展和自然资源调查监测业务带来了革命性的影响.本文首先梳理总结了人工智能与自然资源调查监测结合的研究进展,并剖析了当前形势下人工智能应用所存在的问题,进而提出进一步推动人工智能技术应用发展和提升自然资源智能化水平的建议.