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移动AR+VR支持下旅游GIS系统的设计与实现
被引量：
16
1
作者
荆圣媛
韩勇
+3 位作者
孟学文
姜良奎
林蓝
陈戈
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第1期79-84,共6页
随着云计算、物联网、移动通信、移动互联网等技术的发展,研发智能化、多维度、全方位的旅游管理信息系统,已成为旅游信息化的发展趋势。本文以青岛八大关为例,综合利用基于位置与多传感器的跟踪注册技术、瓦片地图技术、三维景观地图...
随着云计算、物联网、移动通信、移动互联网等技术的发展,研发智能化、多维度、全方位的旅游管理信息系统,已成为旅游信息化的发展趋势。本文以青岛八大关为例,综合利用基于位置与多传感器的跟踪注册技术、瓦片地图技术、三维景观地图技术和移动增强现实系统虚实叠加技术,研究并实现了面向旅游业的移动化、信息化、智能化、个性化的智能旅游服务系统,为游客提供认知周围景观的全新视角,获得全新的交互体验。系统包括三维景观地图、虚拟漫游、路线导航、环境识别、历史建筑查询、热力图显示、好友足迹、个人轨迹、微信分享等功能模块,游客在享受旅途的同时可以获得更加智能便捷的服务。
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关键词
旅游信息服务
增强现实
虚拟现实
瓦片地图
环境识别
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职称材料
基于深度学习的海浪SAR图像分类
被引量：
4
2
作者
刘腾腾
曹川川
+1 位作者
韩勇
陈戈
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期88-95,共8页
针对海浪场中合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特征混杂、人工目视分类困难的问题,本文利用简化的Inception-ResNet-V2模型与注意力机制相结合的方法,在减少网络层数、加快运算效率的同时,大幅度提升了计算机对SAR图像中海浪条纹清晰度的识...
针对海浪场中合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特征混杂、人工目视分类困难的问题,本文利用简化的Inception-ResNet-V2模型与注意力机制相结合的方法,在减少网络层数、加快运算效率的同时,大幅度提升了计算机对SAR图像中海浪条纹清晰度的识别准确率。在利用模型进行图像分类时,本文提出分块识别的方式,对各块分类概率结果进行累加后取概率最大的类别,可提升1.8%的识别准确率,使最终准确率达到了89.6%。最后,本文基于深度学习结合12000幅分类样本实现了总计5万幅ASAR图像的分类研究,获得条纹清晰组11069幅、中间组16560幅和不清晰组22371幅分类图像。
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关键词
合成孔径雷达图像
注意力机制
海浪条纹清晰度
图像分类
深度学习
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职称材料
题名
移动AR+VR支持下旅游GIS系统的设计与实现
被引量：
16
1
作者
荆圣媛
韩勇
孟学文
姜良奎
林蓝
陈戈
机构
中国
海洋
大学信息
科学与
工程学院
青岛海洋科学与技术国家实验室区域海洋与数值模拟实验室
联想(北京)有限公司
中车
青岛
四方机车车辆股份有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第1期79-84,共6页
基金
山东省重点研发计划(2017CXGC0608)
文摘
随着云计算、物联网、移动通信、移动互联网等技术的发展,研发智能化、多维度、全方位的旅游管理信息系统,已成为旅游信息化的发展趋势。本文以青岛八大关为例,综合利用基于位置与多传感器的跟踪注册技术、瓦片地图技术、三维景观地图技术和移动增强现实系统虚实叠加技术,研究并实现了面向旅游业的移动化、信息化、智能化、个性化的智能旅游服务系统,为游客提供认知周围景观的全新视角,获得全新的交互体验。系统包括三维景观地图、虚拟漫游、路线导航、环境识别、历史建筑查询、热力图显示、好友足迹、个人轨迹、微信分享等功能模块,游客在享受旅途的同时可以获得更加智能便捷的服务。
关键词
旅游信息服务
增强现实
虚拟现实
瓦片地图
环境识别
Keywords
tourism information service
augmented reality
virtual reality
tile map
environment identification
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的海浪SAR图像分类
被引量：
4
2
作者
刘腾腾
曹川川
韩勇
陈戈
机构
中国
海洋
大学信息
科学与
工程学院
青岛
海洋
科学与
技术
试点
国家
实验室
区域
海洋与
数值
模拟
实验室
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期88-95,共8页
基金
国家自然科学基金项目“基于多源卫星遥感的全球涌浪起源与传播路径研究”(41331172)资助。
文摘
针对海浪场中合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特征混杂、人工目视分类困难的问题,本文利用简化的Inception-ResNet-V2模型与注意力机制相结合的方法,在减少网络层数、加快运算效率的同时,大幅度提升了计算机对SAR图像中海浪条纹清晰度的识别准确率。在利用模型进行图像分类时,本文提出分块识别的方式,对各块分类概率结果进行累加后取概率最大的类别,可提升1.8%的识别准确率,使最终准确率达到了89.6%。最后,本文基于深度学习结合12000幅分类样本实现了总计5万幅ASAR图像的分类研究,获得条纹清晰组11069幅、中间组16560幅和不清晰组22371幅分类图像。
关键词
合成孔径雷达图像
注意力机制
海浪条纹清晰度
图像分类
深度学习
Keywords
synthetic aperture radar(SAR)image
attention mechanism
wave stripe definition
image classification
deep learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动AR+VR支持下旅游GIS系统的设计与实现
荆圣媛
韩勇
孟学文
姜良奎
林蓝
陈戈
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019
16
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的海浪SAR图像分类
刘腾腾
曹川川
韩勇
陈戈
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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参考文献
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