随着北京城市化进程的加速,越来越多的规划监督项目远离了繁闹的市区,六环外、各郊区县项目的暴增给网络实时动态载波相位差分技术(Real Time Kinematic,RTK)的使用带来更多难题。由于偏远地区通信设施建设滞后导致网络不稳定,网络RTK...
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随着北京城市化进程的加速,越来越多的规划监督项目远离了繁闹的市区,六环外、各郊区县项目的暴增给网络实时动态载波相位差分技术(Real Time Kinematic,RTK)的使用带来更多难题。由于偏远地区通信设施建设滞后导致网络不稳定,网络RTK初始化时间和收敛精度受到极大影响,需要采取有效技术手段进行解决、改善。分别阐述全球定位系统(Global Positioning System,GPS)GPS-RTK和网络RTK的原理及作业差异,对GPS-RTK的测量精度进行理论推导,并通过实验数据分析各项结果,最终结果表明,在通信网络不佳,小范围作业采用GPS-RTK进行放线,数据整体稳定性较网络RTK更好,可以满足相关规范要求。
针对实景三维模型在实际使用中需要单体化的问题,提出一种基于实景三维模型的单体化模型重建技术。基于实景三维模型、空三成果、倾斜摄影航片和手持拍摄照片进行三维模型的重建,并进行了实验。结果表明,该方法能够快速完成三维模型重建,重建的三维模型有较高的还原度和精度,满足LOD(Levels of Detail,多层次细节)3级别模型的要求。
基于北京市中心城区的核心区1 km^(2)试验区范围内的空间资源,完成多维多角度数据摸底,为搭建核心区空间二三维一体化展示平台提供数据基础,并研究如何应用二三维地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术,整合核心区全息...
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基于北京市中心城区的核心区1 km^(2)试验区范围内的空间资源,完成多维多角度数据摸底,为搭建核心区空间二三维一体化展示平台提供数据基础,并研究如何应用二三维地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术,整合核心区全息三维模型数据和各类专题数据,搭建地上地下、室内室外、二三维一体化的二三维展示应用系统,为核心区精细化管理提供有力支撑,也为北京市未来数字孪生城市的建设积累初步经验。
针对现有方法检测无人机目标时精度与泛化能力不足,提出一种基于回归的多目标检测方法。使用密集连接增强层间信息传递,添加批量再规范化(Batch Renormalization,BRN)层加速模型训练,降低样本分布不均而导致的精度偏低,使用密集连接结构聚合上采样层不同层信息。以开源数据集Vision Drone为基础建立优化数据集训练模型。结果表明,提出模型检测精度达89.57%平均精度均值,相比(You Only Look Once v3,YOLOv3)模型和(Region Full Convolutional Network,R-FCN)分别提高6.53%和3.11%,检测速度达27每秒传输帧数,在不同场景表现稳定。
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