广西：开展“解放思想赶超跨越”大讨论

6月12日,广西国土资源厅举行“解放思想、赶超跨越”大讨论活动调研成果交流视频会,全区国土资源系统近4000人通过视频,交流调研成果和学习心得,共同研讨国土资源管理工作存在的突出问题。广西厅要求,在大讨论活动第二、第三阶段,要把查摆问题和整改落实结合起来、同步推进。     

车载LiDAR点云路灯提取方法

道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法：先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。     

视频监控系统抗干扰技术研究

从供电电源、系统设备、信号传输和系统接地等个方面归纳了视频监控系统图像产生干扰的主要原因及其现象,介绍了针对不同情况采取相应措施解决干扰问题的方法。对视频监控系统电磁兼容的设计、施工以及日常维护具有一定参考价值。     

GPS技术及其在导航电子地图中的应用

司各特先生曾在人生地不熟的旧金山租用了一辆配备“永不迷路”装置的汽车。那个装置是一个与ＧＰＳ接收机相连接的信息图表显示器 ,ＧＰＳ接收机被安放在驾驶室中不被人注意的地方。他把自己的目标地址输进机器 ,一张彩色地图立即显示在屏幕上 ,其中一条最明亮的路线就是他前往目的地的最佳路线 ,一个黄色粗箭头指示汽车行驶的方向 ,一个带有鼻音的声音还不时地告诉他 :“下一个路口向左转。”他边开车边检查着自己汽车所在的位置。地图上 ,汽车是用一个三角形表示的 ,正沿着那条明亮的线路移动……这就是现代ＧＰＳ技术在导航电子地图中应…     

江苏海门蛎蚜山牡蛎礁海洋特别保护区实施远程视频监控方案探讨

文章介绍了南通蛎蚜山牡蛎礁海洋特别保护区实施远程视频监控的目的意义和必要性.提出了在海洋恶劣环境中实施视频监控的技术要求和设计原则,并对系统实现的难点问题进行了剖析,为全面开展工作提供了借鉴.     

车载移动测量系统应用于城市大比例尺地形图更新

将车载移动测量系统与城市大比例尺数字地形图测图相结合,成功地将车载移动测量系统运用于城市大比例尺测图更新应用中。通过在测区内布设靶标控制点,对比靶标的点云量算坐标与全站仪实测实际坐标,统计分析车载移动测量系统的测图精度。实验结果表明,车载移动测量系统能够满足城市大比例尺地形图测图要求。     

GPS车载移动视频监控系统的设计

首先对目前移动视频监控中所存在的问题进行深入分析,指出基于空间定位信息的移动视频监控是今后的发展方向。在此基础上,构造一个基于GPS与GIS的车载移动视频监控系统。详细论述该系统的结构、工作原理以及主要功能,并对使用的关键技术进行总结和分析。最后探讨系统目前存在的问题,并对发展前景作展望。     

GNSS失锁状态下车载移动扫描系统的点云数据精度分析

随着高精度动态定位定姿技术、数字传感器技术、近景摄影测量技术及自动控制技术的飞速发展和集成融合,地面移动数据快速采集成为可能,从而产生新的移动数据采集设备--车载激光扫描系统。车载激光扫描系统的姿态和位置主要依靠GNSS+IMU,当移动测量设备在城市里或强电磁场附近采集数据时,会遇到GNSS偶然失锁的可能,进而影响移动测量设备局部采集数据的精度。本文从宏观上设计了移动测量设备的失锁试验,并分析对比试验数据,得出了失锁状态下移动测量设备的数据精度随时间的变化规律。     

3G通信技术在移动气象视频会商咿的研究与应用

目前山东省气象部门已有多部移动气象台投入业务使用,在防御气象灾害和突发气象事件应急服务中发挥了重要作用。由于移动气象台通信（通过通信卫星连接互联网和气象局内音旷网）费用高,且需提前向运营商申请增加宽带以满足视频会商需求,因此提出了利用3G通信技术,建立VPDN网络访问气象局内部网络,来实现移动气象台和济南市气象台视频会商的方案。该方案的应用,大大降低了移动一气象台的通信费用,提高了传输效率。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

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.