基于移动测量的交通标志自动提取

针对从移动测量车采集的图像中提取交通标志的需求,研究探索适合移动测量的交通标志检测识别方案。在交通标志检测阶段,提出一种检测多个圆形禁令标志连接的多圆度检测法,对于三角形警告标志的检测,在原有拐角检测法基础上提出基于候选区域的拐角检测法;在交通标志识别阶段,选用像素特征作为特征向量,采用概率神经网络实现交通标志的分类识别。最后设计实现移动测量后处理软件的交通标志自动提取模块。     

面向交通土建工程的网络化移动勘测办公系统

现今的交通土建类大型工程项目数据繁冗复杂。传统的数据处理方式速度慢、精度低,已不能满足大型工程管理的需要。GeoNMOS软件可弥补在大型工程项目中数据处理方面的不足。文中提出网络化移动勘测办公系统的设计理念,着重分析GeoNMOS各个模块的特点及其主要功能。     

神经网络辅助的GPS/MEMS-INS组合导航算法

在GPS/MEMS-INS(Micro-electromechanical System-Inertial Navigation System)组合导航中,当载体处于恶劣环境下或者载体处于大机动运动情况下,会导致GPS失锁。此时单独工作的低精度MEMS-INS会由于其位置和速度误差随着时间的变化而迅速积累最终无法导航。针对此问题,设计了一种结构简单易于实现的神经网络辅助的GPS/MEMS-INS组合导航系统。通过模拟实验,与标准卡尔曼滤波(KF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下组合导航相比,所提出的结构简单容易实现的神经网络辅助的组合导航系统具有较高的稳定性,并且组合导航整体过程中经纬度与速度精度均提高了65%左右。     

交通运输最短路径分析系统的设计与实现

针对目前交通运输效力发挥不足的问题,研究道路网络模型构建和道路数据库设计,探讨分析交通运输最短路径分析流程,基于Dijkstra算法的基本原理,设计实现交通运输最短路径分析系统,从而优化运输资源配置,实现高质高效的交通运输。     

采用网络分区与预计算策略的k近邻查询算法

k近邻查询是GIS和空间数据库等领域的研究热点.文章针对道路网络中的k近邻查询,通过分区以及预计算近邻集策略,获得查询点的k近邻结果:首先利用自适应格网分区方法将道路网络划分为若干格网单元,并存储格网内节点与边界点、边界点之间距离;其次在网络中的节点预先存储近邻集.实验证明,在兴趣点密度高、k值较大情况下,算法具有较好的性能.     

面向道路网络地图示意化的线形简化方法

针对当前示意网络地图线形状简化方法中存在需要人工干预或地图认知度低的问题,本文提出自动化程度高并能保证良好地图认知的线形状简化方法.该方法通过合理设定线形状简化中所需的阈值以避免人工干预,提高了线形状简化过程的自动化程度,并通过在简化过程中应用平滑算法,以减少示意结果中线对象在方向上的转折数,从而提高了简化度和清晰度.试验表明该方法不仅可以生成清晰的示意结果,并且能够保证良好的地图认知度.     

BP神经网络在高程异常反演预测中的应用分析

利用C#语言编制了BP神经网络反演预测程序,基于具有代表性地区的高程异常数据,对BP神经网络在高程异常反演预测中的应用进行了分析。结果表明,本程序交互界面良好,具有很好的通用性;同时,在高程异常反演预测中取得良好的效果,说明神经网络在差异较大的数据反演预测方面仍具有较强的优势。     

大阳山隧道控制网布设

隧道工程以所处地形地质结构复杂、劳动强度大及后期维护问题多而著称。高海拔地区隧道受地质气候条件影响,其测量及施工难度较大,对高速铁路隧道而言,更是如此。本文以大阳山隧道为例,结合GPS测量技术特点对该隧道控制网布设进行了设计,得出了相关结论。     

基于移动GIS的土地集约利用信息采集终端系统

为了解决土地利用的种类复杂、分界不清、分界点精度要求高等问题,研制集GPS,Mobile GIS,PDA,网络通信等先进技术为一体的,能够快速获取土地利用信息的土地集约利用信息采集终端系统,为城市土地集约化利用信息及时、准确的获取提供技术保障。     

空间信息网络服务中的数据安全策愀

以地理信息网络服务的安全策略为研究对象,根据我国空间数据生产到应用整个流程保密管理规定,研究地理空间数据在存储、分发、传输、表现以及与其他系统集成应用阶段上的安全策略,解决地理空间数据共享与空间数据安全之间的矛盾。