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1.
随着GML规范的不断完善及GIS软件厂商的广泛支持,越来越多的空间数据以GML格式存储,GML空间数据的查询已成为GIS研究的热点问题.传统的关系数据库查询语言SQL是针对平面的二维关系数据而设计的,并不适合XML/GML半结构化数据的查询;商品化GIS软件的查询系统只能查询自身的空间数据而无法查询其它GIS系统的空间数据;XML查询的研究为GML查询奠定了一定的基础.首先针对GML查询存在的问题,提出了扩展XQuery是GML查询语言实现的最佳选择;结合XML查询语言和空间数据查询语言,提出了GML查询语言的特征和GML查询语言系统框架;并根据GML空间数据的特点,以XML标准查询语言XQuery为基础,提出了XQuery空间扩展的内容;开发了GML空间数据查询语言GMLXQL,实现了GML空间数据的本原查询.  相似文献   
2.
长期以来,由于GIS数据模型的差异所导致诸多问题一直得不到很好地解决,迫切需要新的数据模型来构建新的空间数据库;大量GML空间数据的涌现,迫切需要研究其存储管理问题.另一方面,传统数据库技术并不适合GML空间数据的存储管理,本原XML数据库技术为GML空间数据的存储管理奠定了一定的基础.在这种环境下,本文从本原XML数据库的角度,对GML空间数据存储问题进行了研究.首先,分析了GML空间数据的特征和存储管理方式,然后,提出了本原GML空间数据库的体系结构.针对GML空间数据的特点,提出了GML空间数据的存储粒度和存储的逻辑模型;最后,在开放源代码数据库Ozone的基础上,实现了本原GML空间数据库的原型系统.  相似文献   
3.
基于RGB-D相机的脐橙实时识别定位与分级方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为实现脐橙采摘机器人对脐橙果实进行实时识别、定位和分级采摘的需求,该研究提出了一种基于RGB-D相机数据的脐橙果实实时识别、定位及分级的OrangePointSeg算法。首先利用微软最新消费级深度相机(Azure Kinect DK)采集脐橙果实的RGB-D数据,建立脐橙果实实例分割数据集及增强数据集。然后通过改进YOLACT算法对脐橙果实进行实时分割并生成实例掩膜,与配准后的深度图裁剪得到果实深度点云,再利用最小二乘法进行脐橙果实外形拟合,得到其相机坐标系下质心坐标及半径。试验结果表明,在果实识别阶段,改进YOLACT算法在该数据集上的检测速度为44.63帧/s,平均精度为31.15%。在果实定位阶段,1 400~2 000点云数量时的拟合时间为1.99 ms,定位误差为0.49 cm,拟合出的半径均方根误差为0.43 cm,体积均方根误差为52.6 mL,在大于800点云数量和距离1 m以内时,定位误差均控制在0.46 cm以内。最后通过引入并行化计算,OrangePointSeg的总体处理速度为29.4帧/s,能够较好地实现精度与速度的平衡,利于实际应用和工程部署。该研究成果可推广至其他类似形态学特征的果实识别中,为果园的智能化管理提供行之有效的技术支撑。  相似文献   
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