双目视觉与惯导融合的移动机器人定位方法

为了提高移动机器人的定位精度,提出一种双目视觉与惯导融合的视觉SLAM算法.在视觉SLAM前端部分,为了保持直接法计算速度快及特征法精度高的特点,提出一种融合直接法和特征法的半直接法双目视觉里程计.在后端优化阶段,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式构建误差函数,优化位姿计算精度.在EuRoc数据集中对本文提出的算法进行试验验证.结果表明,与开源的视觉惯导融合的SLAM系统OKVIS、ROVIO和VINS-Mono相比,本文系统在Machine Hal l与Vi con Room两个场景中的定位精度均得到了明显的提升,同时可以保持较高的运行效率.     

堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测

提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,...     

一种基于高通滤波的主成分分析影像融合方法

针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。     

基于Model Builder的等值面自动制图研究 ——以CaO含量等值面图制图为例

针对分步数据处理效率低下问题,基于Model Builder提出了一种复杂数据处理方法,并应用于阿尔及利亚阿德拉尔省南部山区CaO含量等值面制图,通过对原始采样数据进行克里金插值、重分类与平滑处理,取得较好的制图效果。制图实验证明,Model Builder可大大提高数据处理效率与纠错能力,实现复杂数据自动化、一体化处理。Model Builder模型具有较强的共享性,其建模成果可以保存于SDE数据库,也可以通过网络共享,为类似数据处理提供模板。同时,Model Builder模型开放性较好,可任意编辑修改已有模型,定制出特定数据处理方案。Model Builder模型与编程语言深度融合,可通过计算机编程改变数据处理方法。     

地理测绘理工交叉融合硕士生培养探讨

当前科技创新已经步入了多学科交叉融合时代,基于学科融合的复合创新型硕士生培养是我国研究生教学培养的改革方向.地理学与测绘科学与技术是地学大门类下的2个一级学科,二者具有很强的学科交叉性,本文在分析江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院2个学科当前硕士生培养状况的基础上,探讨了2个学科交叉融合硕士生培养的思路.     

空间数据融合技术在编制数字现状图中的应用

全域数字化用地现状图是空间规划编制的重要基础资料,也是考核评估城市发展与规划实施的重要参照.为解决高精度数字化用地现状图快速编制,对多源数据进行深入分析,研究多源空间数据融合的关键技术,通过基础地理数据、国土规划审批成果数据、各类调查数据的融合实践,探讨了快速编制高精度数字化地现状图的技术和方法.     

基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取

高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...     

结合DLG融合数据进行1︰10000 DLG更新数据的质量控制

运用ArcMap python软件开发工具,结合1︰10000 DLG数据更新技术要求,制作数据融合工具条,对分幅DLG数据进行融合,参考已收集到的DLG原始数据、地理国情数据以及民政、交通、水利、电力等现势性强的专业资料,在ArcGis软件下进行比对分析,及时发现DLG数据成果中存在的主要质量问题,进行纠正。本文结合1︰10000 DLG更新项目生产实际,就结合DLG融合数据进行1︰10000 DLG更新数据的质量控制及质量分析进行探讨。     

同震地表位移的单站时间基线模型解算

针对强震时GPS双差相对定位精度受参考站位移的影响,而精密单点定位数据处理过程又相对复杂等问题,该文采用单站时间基线模型解算实时同震地表位移。依据短时间内对流层延迟等误差强相关和模糊度固定不变的特性,利用消电离层星间单差观测值,并对卫星钟差进行改正,建立时间基线差分解算模型。实验结果表明,本文方法所得测站位移结果与SOPAC解的互差的均方根误差在N、E、U这3个方向上分别为5.4、4.1和12.2mm,基于单站的处理方法,该文所得结果比SOPAC解更准确地反映地震期间地表运动。     

融合Markov与多类机器学习模型的个体出行位置预测模型

随着城市化的发展,人们出行的方式逐渐多样化,对人类行为的深入理解以及对个体出行行为的建模预测有助于解释若干复杂的社会经济现象,且在基于位置的服务、交通规划、公共安全等方面具有重要价值.个体出行行为预测建立在深入理解人类活动特性的基础上,而在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分.首先基于上网行为...