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针对当前GIS用人单位的招聘现状,论述了GIS软件开发能力培养的重要性,剖析了造成GIS学生软件开发能力低下的原因,并结合江西理工大学GIS本科专业软件开发能力人才培养的实践,探讨了GIS专业学生提高开发能力的方法和途径。 相似文献
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为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素。因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联-广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素。首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比。从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型。 相似文献
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随着GML规范的不断完善及GIS软件厂商的广泛支持,GML已经成为事实上的空间数据编码、传输、存储、发布的国际标准,越来越多的空间数据开始以GML格式存储。如何有效地存储管理GML空间数据,已经成为GIS研究的热点问题。结合XML 文档编码和传统的空间数据索引,对GML空间数据的索引进行了深入的研究,提出了基于空间索引的GML一体化索引机制以及相应的查询处理策略与相关算法,并以R树索引为例,对一体化索引的查询处理性能进行了实验分析。实验结果表明,该文提出的基于空间索引的GML一体化索引机制是可行的、高效的。 相似文献
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实现车道线高效的检测提取是自动驾驶领域中亟待攻克的关键技术之一,众多基于视觉方案的检测算法由于图像数据的特点存在一定局限性,如天气光照影响成像质量、难以兼顾弯道直道等。本文结合三维激光点云优势与道路知识规则提出了一种车道线自动提取算法。首先,通过多次强化道路边界高程差异获取路面点;其次,简化Isodata算法,自适应地得到反射强度滤波阈值;然后采用随机一致性算法检测直线聚类得到候选车道,将候选车道映射成二维矢量并通过类间距约束提取正确车道线;最后,基于相邻关键特征点对的向量拓扑关系一致性实现车道线拓扑重构,得到对应现实世界中意义完整的车道线。算法在车道线达5~6条的情况下,召回率达9246,准确率达9479,综合评价指标达9241,实验结果证明了方法的有效性和可行性。 相似文献
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摘 要: 对于激光点云中的典型地物, 传统点云分割算法由于其适用性不同, 且分割阈值较难设置, 易出现过分割或欠分割现象。针对此问题, 通过分析不同算法的原理及适用性, 提出基于区域增长与欧氏聚类相结合的点云分割方法。该方法通过区域增长将激光点云中的典型地物分为树、杆类及建筑类, 再分别对这两大类地物设置不同阈值, 采用欧氏聚类算法将个体单独分割开来。实验结果表明, 本文方法能将树、杆状物、建筑物等典型地物分割开, 同时解决了因阈值设置不合理而出现的过分割或欠分割问题。 相似文献
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为提高存在遮挡的车牌识别准确率,基于数据驱动,利用形态学算法如腐蚀、膨胀、旋转等对标准化字符进行自动化处理,并自适应地加入高斯噪声构建带有遮挡的字符样本以代替常见的无遮挡标准车牌字符样本.结合图像边缘检测与HSV(Hue,Saturation and Value)模型对车牌实现正确定位;采取霍夫边缘检测对倾斜的车牌进行仿射校正,并归一化车牌尺寸对车牌进行规定比例的字符切分.在此基础上,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对样本库进行训练并对车牌内容进行识别.实验结果表明,该方法对带遮挡物的车牌具有良好的识别效果,且对汉字的识别精度略高于字母及数字.通过不同网络中与无遮挡样本库的识别效果对比可知此样本库的整体识别精度确有明显提高,有一定的应用价值. 相似文献
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详细阐述了PB/Oracle环境下高校财务管理信息系统中多帐套实现过程和思路.并用PB编程予以实现. 相似文献
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CAD数字地形图中房屋属性自动匹配实现 总被引:1,自引:0,他引:1
数字地形图要素属性配置是数字地形图数据到GIS数据的一项重要而又繁重的工作,其中房屋属性匹配占主要部分。根据房屋多边形和其属性之间存在的位置关系,通过对已有判断点在多边形内外算法的研究和分析,采用射线法作为基本算法,同时提出了对射线法的异常处理,并利用该算法实现了数字地形图中房屋属性的自动匹配,以及对该算法进行了一系列实验,从实验结果可以看出该算法稳定、可靠。 相似文献