转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_70f96fda0101lcb9.html CEP和RMS是GPS的定位准确度(俗称精度)单位,是误差概率单位.就拿2.5M CEP说吧,意思是以2.5M为半径画圆,有50%的点能打在圆内,也就是说,GPS定位在2.5M精度的概率是50%,相应的RMS(66.7%)2DRMS(95%).当然很多商家为了参数好看,愿意给出CEP,因为单位大了,前面的数就小了. 水平精度以圆概率误差(CEP) 意味着 50% 的结果在给出的圆直径内

桔妹导读:机场.商场.火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定.室内面积大.路线复杂.用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单.交互友好的引导功能.本文讲述了使用三维重建技术.传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点.挑战和解决思路展开介绍. 相信很多人都有过这样的经历:来到一个自己不熟悉的场景,特别是在一些GPS信号不准确的室内场所,很难找到建筑物内部的一些特定地点.本文将以帮助用户在大型机场等

507是深度媒体相关的概念层面的内容.主要为下面4个部分: Depth and disparity on iPhone 7 Plus Streaming depth data from the camera Capturing photos with depth data Dual photo capture Depth and disparity on iPhone 7 Plus 7 Plus 有两个摄像头,28毫米的广角摄像头,56毫米的长焦镜头.它们都是1200万像素,分享同样的配置项.格

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么

在OpenGL中任何事物都在3D空间中,但是屏幕和窗口是一个2D像素阵列,所以OpenGL的大部分工作都是关于如何把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素.3D坐标转为2D坐标的处理过程是由OpenGL的图形渲染管线完成的.图像渲染管线可以被划分为两个主要部分:第一个部分把你的3D坐标转换为2D坐标,第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素. 渲染管线接收一组3D坐标,然后把它们转变为你屏幕上的有色2D像素.渲染管线可以被划分为几个阶段,每个阶段需要把前一阶段的输出作为输入.所有这些阶段都是高度

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.高斯克吕格投影带换算 某坐标的经度为112度,其投影的6度带和3度带的算法为: 6度带:N=L/6,有余数则+1,所以带号是19,中央子午线经度 L'=6N-3 即19*6-3=111°. 3度带:N=(L-1.5)/3,有余数则+1,带号37,经度111°. 2.七参数转换 对于7参数转换,设置为:DX#DY#DZ#QX#QY#QZ#M DX:X偏移,单位米: D

访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ,允许读写check-in数据库属性表的权限 ( Allows read/write access to the “properties” table in the checkin database, to change values that get uploaded) 获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION,允许通过WiFi或移动基

访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ,读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION,通过WiFi或移动基站的方式获取用户错略的经纬度信息,定位精度大概误差在30~1500米 获取精确位置 android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION,通过GPS芯片接收卫星的定位信息,定位精度达10米以内 访问定

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,无法使用空间的距离函数去直接去查询距离在一定范围内的点.所以,我首先想到

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当我们在用arcgis server 构建切片时,我们会发现在缓存生成的conf.xml中有这样的片段: 在上述片段中<LODInfo>代表了每一级切片的信息,<LevelID>代表切片的级数. 在这里,<Scale>代表比例尺.比例尺是表示图上距离比实地距离缩小的程度,也叫缩尺.公式为:比例尺=图上距离/实地距离.用数字的比例式或分数式表示比例尺的大小.例如地图上1厘米代表实地距离500千米,可写成:1∶50,000,000或写成:1/50,000,000. <

教程 博客 淘帖     论坛›eoe·Android开发资源区›Android开发实例教程 191507 12 / 2 页下一页 android 权限大全 『癲瘋霸気』 于 2013-4-3 10:27 发表在 [其他实例算法] [复制链接] [只看楼主] [上一主题][下一主题] android权限大全 访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ,读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.pe

图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心,简称为管道.管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机.三维物体.灯源.光照模型.纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像.由此可见,渲染管线是实时渲染技术的底层工具.图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述.环境特征.以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的.物体的外观受到了材质属性.灯源.贴图以及渲染模式(sharding modles)的影响. 很多计算机图形学的书籍都把渲染管线分为三个阶段:应用程序阶段.几何阶段.光栅化阶段. 1.  应用程序阶段(CPU

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[前言]自半年前笔者发表博客“什么是计算机图形学”以来,时常有人来向笔者询问3D模型的构建方法与工具.笔者的研究方向是以3D技术为主,具体包括3D建模,3D处理及3D打印三个方面,在3D建模与处理方面从事了十多年的研究,接触过很多3D相关的软件,在这方面有些经验.因此,特撰写此文,以帮助我们的学生及关注3D技术的人了解3D建模和3D技术.本文仅仅为笔者根据自己的经验对3D建模与处理软件浅薄的理解,不涉及对技术的深入讨论,是非学术性的.因此,笔者尽量尝试用通俗的语言介绍一下各种3D建模的软件和工具

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http://www.cnblogs.com/classic/archive/2011/06/20/2085055.html 访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ,读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION,通过WiFi或移动基站的方式获取用户错略的经纬度信息,定位精度大概误差在30~1500米 获取精确位置 android.

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