一种结合动态目标检测的视觉SLAM算法

针对目前视觉SLAM算法大多基于小区域静态环境,较少考虑实际场景常存在动态物体,从而导致视觉SLAM位姿估计不准确的问题。该文采用深度学习方法对图像进行语义分割,结合实时图像语义分割和基于稠密金字塔光流法的动态检测确定动态目标,消除了动态目标导致的SLAM特征点匹配误差,提高了视觉SLAM位姿估计的精度,解决了动态场景中视觉SLAM的不稳定性问题。同时,建图过程中,剔除运动物体构建出的地图点,构建静态地图。基于TUM数据集中动态场景测试表明,在室内动态场景下,该文算法绝对估计误差相较ORB-SLAM2算法平均减少92%,并且该文算法的速度与精度优于同类型的DS-SLAM算法。     

GPS/BDS-RTK与惯导组合实现大型桥梁垂向线形测量

针对桥梁线性测量应用中,传统地面测量方法存在作业效率低、对桥面交通影响大等问题,该文提出采用GPS和北斗的实时差分动态(RTK)与高精度光纤惯性测量系统(INS)的紧组合解决方案,利用INS辅助RTK在信号失锁的时间内,维持厘米级精度的定位结果输出。结果表明,在地面模拟实验和某大型跨江桥梁的实测中,垂直方向的中误差均优于2 cm。惯性测量系统采用的GPS/BDS-RTK与INS组合方案可满足大型桥梁在垂直方向的厘米级精度的快速线形测量需求,具有较强的工程应用前景。     

基于数字孪生的“云上统战”智能化应用研究

随着统战管理人员和工作内容日益复杂,统战办公网络空间不断拓展延伸,亟须深度整合各类要素,应用先进的云平台、地理信息技术、物联网等,实践“云平台+统战工作”创新管理模式,构建云文档、云互动、云服务、云媒体等,拓展统战空间。本文基于数字孪生理念,依托精细化地理信息技术,以现有的城市大脑为基座,以“数据治理沃土计划”为契机,通过政务数据接入、现场数据采集等渠道,加快统一战线系统数据归集,实现统战上云;通过统战微信小程序等,打造集统战信息宣传,统战工作办公,各民主党派、工商联、各统战团体,群众信息服务、交流互动等于一体的统战“云平台”,实现统战工作大数据化管理“一图一端一中心”应用体系,提升打造全方位、高智能的云上统战系统,以此构建精细的统战管理体系,提高统战部管理工作的智慧化能力,具备一定的参考价值。     

遥感原理与应用课程创新教学改革设计

为提升遥感原理与应用课程教学质量,以面向学生学习需求、解决教学痛点问题为课程创新教学改革目标,从课程体系、课程内容、课程思政、教学课件、教学手段、课堂互动和课程考核等7个方面开展思考和设计。建立了以课程大纲为基础的遥感动态主线-知识点树状结构的课程体系。设计了“引—展—深—收”模式的课程内容情节,形成课堂教学闭环。充分挖掘课程中的思政教育元素,激发学生的爱国主义情怀和科学情操。强调了高质量的课件设计与制作对于提升教学效果的重要性。初步实践了增强现实、混合现实等沉浸式、交互式技术辅助的授课环境。开展了课堂“大白话”即时反馈的互动教学。通过在教学理念、教学内容、教学方法和手段等多方面的积极思考、创新和行动,始终围绕学生优化教学内容,创新教学手段,取得了较好的教学效果。     

ADS40数码航摄影像在DTM立体测图中的应用

介绍了基于ADS40数码航摄影像,使用MAPMATRIx2006建立立体模型进行立体测量DTM的全过程,以及ADS40数码相机的有关参数,对建立立体模型的作用.应用MAPMATRIX2006软件的操作使用方法.     

高校数字化校园系统建没现状的分析

阐述了高校数字化校园系统建设的重要作用及意义,通过时目前我国高校数字化校园信息系统建设状况的分析,总结出了现阶段我国高校数字校园系统的特点为规模小、功能弱、地区分布不均衡,在此基础上提出了数字校园信息系统构建的基本框架雏形及其发展方向.     

近20年华北地区土壤水储量变化趋势及水分管理与调配对策

从35个台站土壤湿度实测资料出发,探讨了近20年华北地区土壤水储量变化趋势及时空特征。结果表明:全区年平均0~50 cm土壤水储量总体呈减少趋势,但区域差异明显。土壤变干最显著的两个中心区域分别为京津塘地区和山西西部,次显著中心为内蒙古东部。在0~50 cm深度范围内,从地表面开始,随深度增加,土壤水储量的减少幅度逐渐增加,且季节特征明显,即春秋季减少幅度大于夏冬季。各分区土壤水储量的变化趋势呈现出显著的年代际特征,就0~50 cm土壤水储量而言,各分区存在一个共同特点:1995~2002年均呈明显的波动下降变化趋势。土壤变干的趋势,对华北地区农业和生态具有一定的不利影响,因此结合区域实际提出相应的水分管理与调配措施。     

广西第三代1∶50万数字地质图特点及其意义

文章扼要介绍了广西第三代 1∶5 0万数字地质图的主要内容、特点及编图新理论和新技术 ,并指出该项成果所具有的科学意义和实用价值。