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多功能高等级公路数据自动采集车可高效、精确地实现高等级公路的路况数据的获取,对高等级公路的养护管理具有重要意义.在分析公路数据自动采集车系统功能的基础上,构建了由承载车、公路断面检测子系统、路面状况检测子系统、公路附属设施检测子系统、公路数据定位子系统、附属设施等组成的高等级公路数据分步式自动采集系统,并对各子系统进行设计,分析了各子系统数据采集原理.最后在对车载信息软件的系统功能分析的基础上,提出车载信息软件各个模块的功能. 相似文献
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针对当前内河AIS服务性能评价指标单一且实船测试过程复杂等问题,从单船、单个基站和航段区域3个角度,提出内河AIS服务性能评价指标。在此基础上,设计了基于长江电子航道图的AIS服务性能分析平台,通过多条件数据查询、数据处理,实现评价指标的计算以及历史AIS数据的显示。以长江岳阳航段为例,开展AIS服务性能分析平台测试。测试结果显示:单船丢包率差异较大([6. 73%,62. 43%]);基站间存在覆盖区域相互重叠的现象,导致单个基站的丢包率约为45%;航段区域整体丢包率和错误率分别为16. 63%和1. 57%。分析结果表明平台可有效实现AIS服务性能分析与数据可视化,从而保障内河AIS数据的可靠性,提高海事管理和服务的水平。 相似文献
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道路标志自动分类方法 总被引:5,自引:2,他引:5
为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。 相似文献
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为了改善单线程模式下船载AIS报文解析效率低下,实时性不高等问题,设计一种基于多线程技术的AIS报文解析优化系统.通过研究AIS报文的相关特征,分析AIS报文解析的需求,总结一般AIS报文解析方法容易出现的问题.提出利用多线程解析AIS报文的思想;对比多线程的各种关键技术,根据AIS报文特点提出一种利用事件同步的多线程船载AIS报文解析方法,并给出具体实现步骤.在VC++环境下实现该方法,并应用于工程项目.实践证明:该方法与一般的单线程和多线程AIS报文解析相比,系统资源占用少、实时性高,并具有较高稳定性. 相似文献
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