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春暖花开,很多朋友都有出国游玩的愿望,可惜受到诸多因素制约不能成行。其实,可以借助Google街景直接赏玩世界风景名胜。例如想要欣赏日本的樱花美景,可以访问http://www.google. 相似文献
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对于拥有智能手机的朋友来说尤其是近期推出的街景版本更是实用,其实我们在浏览街景的过程中,还可以快速生成导航路线。
浏览街景时,点击右下角的箭头按钮(如图),在出现的菜单中选择“设为终点”,接下来在随后的界面选择是乘坐公交还是自驾车,搜索之后,很快就可以得到从当前位置到该街景区域的详细出行路线。在接下来的界面中点击“开始导航”按钮,稍等片刻,导航工作就会正式开始。 相似文献
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针对目前已有的多视点拼图技术只注重其二维展示效果,而未考虑三维重构的问题,提出一种面向三维街景重构并结合纹理与深度信息的立体平行拼图(SPM)技术及其生成算法.通过深度信息获得图像场景的平面拟合结果;以最大涵盖建筑物正面和侧面为选取标准,根据平面的参数与位置选出用于拼接的关键视图;基于双缝合线与泊松融合技术对相邻关键视图进行拼接和融合,得到平滑无缝的SPM.实验结果证明,SPM中的纹理拼图具有较好的二维街景展示效果,更主要的是其结合深度信息能够完成街景的三维重构,可为用户提供自由漫游的虚拟城市环境. 相似文献
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城市街道场景实例分割是无人驾驶不可忽略的关键技术之一,针对城市街景实例密集、边缘模糊以及背景干扰严重等问题,提出一种自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割模型RENet.首先使用自适应调控卷积替代原有的残差结构,利用可变形卷积学习空间采样位置偏移量,提高模型对图像复杂形变的建模能力,同时对多分支结构进行通道混洗以加强不同通道间的信息流动,并应用注意力机制实现通道权重的自适应校准,提高模型对复杂场景下模糊、密集目标的分割精度;然后设计低维空间信息嵌入分支,对不同尺度特征图进行空间信息激励与重编码,在抽象语义特征中嵌入低维空间信息,提高模型轮廓分割准确性;最后引入高级语义信息嵌入模块,实现特征图与语义框的对齐,弥补特征图间语义与分辨率的差距,提高不同尺度下特征信息融合的有效性.在自建数据集上的实验结果表明,与原始YOLACT网络模型相比,RENet模型在复杂街道背景下的平均分割精度最高达到51.6%,提高了10.4个百分点;网络推理速度达到17.5帧/s,验证了该模型的有效性和在工程中的实用性. 相似文献
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针对DeepLabv3+网络在进行城市街景图像分割任务时,没有充分利用到网络中多层级特征信息,导致分割结果存在大目标有孔洞、边缘目标分割不够精细等不足;并且考虑到城市街景数据具有天然的空间位置特殊性,本文提出在DeepLabv3+网络的基础上引入高度有效驱动注意力机制(height-driven efficient attention model,HEAM)与多层级特征融合模块(multi-stage feature fusion model,MFFM),将HEAM嵌入特征提取网络与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构中,使其对目标关注更多垂直方向上的空间位置信息;MFFM通过融合多层特征图,在网络中形成多条融合支路依次连接到网络解码端,采用逐次上采样提高解码时像素上的连续性。将改进的网络通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络能有效改善DeepLabv3+的不足,并且合理运用了数据集的位置先验性,增强了分割效果,在CamVid测试集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到了68.2%。 相似文献
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