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搜索结果: 1-15 共查到测绘科学技术 车载相关记录22条 . 查询时间(0.193 秒)
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院成功研发24亿年不差一秒的车载光频标。该院高克林研究员团队经过10多年努力,突破一系列关键技术,研制出24亿年不差一秒的超高精度车载光频标。该车载光频标经过1200多公里的长途搬运后,完成了16位有效数字的钙离子光频标钟跃迁绝对频率测量。
对时间“把握”的精准程度,是人类认识和改造世界能力的体现。同时,高精度的时间频率标准是科技创新和国民经济建设的重要技术支撑。作为迄今最精确的计时手段,高精度的冷原子光频标是目前频率准确度最高的原子时间频率标准,在科研、国防、导航、通信、电力等领域应用潜力巨大,成为国际竞争激烈的关键科技领域。作为超高精度仪器设备,实现光频标的应用首要是做到“可搬运” 。相较于已得到广泛应用的微波频标,光频标往往体积...
相对于星载和机载SAR而言,使用车载SAR数据提取DEM可有效缩短DEM数据更新周期,降低成本。由于车载SAR平台结构可变,干涉定标需要重复进行,本文提出了基于单控制点的车载双天线干涉SAR的DEM提取方法。该方法基于单个控制点的精确坐标信息进行相位、斜距和高程改正,并实现高程的迭代求解,无需布设大量控制点进行干涉定标,有效简化外业工作。仿真试验证明:当基线长度估计达到毫米级精度,基线倾角估计也达...
针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下...
针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处...
自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分...
2019年11月25日,西南交通大学创一流建设项目采购的移动测量系统投入使用,为应对都汶高速公路部分路段车道扩建设计施工的需求,解决传统测量方法难以获取高精度截断面的问题。地球科学与环境工程学院VGE团队与四川省公路院协同作战,使用该系统于都汶高速公路采集了约6公里路段的车载点云和全景影像数据。
车载移动测量系列标准培训班课件 车载移动测量数据规范。
车载移动测量系列标准培训班课件 测绘标准基础知识。
车载移动测量系列标准培训班课件 移动测量技术规范。
日前,浙江工业大学量子精密测量团队利用自研的量子绝对重力仪,在杭州市闲林水库进行了重力勘测,检验了仪器的环境适应性性能,实现了国内首次量子重力仪的野外车载测量实验。
本文提出了一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的新方法。该方法首先利用“维数特征”方法确定每个扫描点的最佳邻域,进而计算得到每个扫描点精确的局部几何特征(法向量、主方向、维数特征);然后基于“维数特征”对扫描点进行粗分类,并设置相应的生长准则对不同类别的扫描数据分别进行分割;最后综合建筑物立面的语义知识对建筑物立面区域进行精确提取。实验结果和比较分析表明,本文的方法不但能提取建筑物平面和非平...
本文研究提出了一种带有微小转角修正的车载激光成像系统外方位元素标定方法。针对全球定位系统 (GPS)、惯性测量单元(IMU)和激光扫描仪(LS)集成的车载激光成像系统(车载移动测绘系统),该方法使用6个微小旋转角参数和6个微小平移参数对传统标定模型参数进行修正。实验数据表明,本文方法可对
2011年12月28日至30日,中国科学院空间科学与应用研究中心(简称中科院空间中心)临近空间环境研究室自主研制的车载钠层测风测温激光雷达进行了观测,成功获得了中间层顶区域约80-105km高度大气三维风场、温度及钠原子数密度等参数。这标志着世界首台车载钠层测风测温激光雷达研制成功。
本文通过对GPS车载导航系统的构成及其国内外发展现状的分析,阐明了我国GPS车载导航系统将向信息终端融合化、交通信息实时化、信息服务平台化、数据更新网络化方向发展的技术趋势.

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