当今很多业务的开展，如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等，都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现，并高效运行。 而要实现轨迹的管理应用，需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系，导航路线计算等多方面能力的才能实现，而这对于开发者而言却是很难达到的。 为降低企业对轨迹应用的门槛，腾讯位置服务推出轨迹云，它是腾讯位置服务在物流、出行、跑步运动等领域的轨迹应用实践中打磨形成的一套轨迹管理及应用平台，可帮助开发者快速实现业务需求。 轨迹云现提供了轨迹存
当今很多业务的开展，如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等，都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现，并高效运行。
在开始这个题目之前，先给大家再次扫扫盲，扫的不是坐标系统的盲，而是我们国家所使用的坐标系统。大家都知道，美国GPS使用的是WGS84的坐标系统，以经纬度的形式来表示地球平面上的某一个位置，这应该是国际共识。但在我国，出于国家安全考虑，国内所有导航电子地图必须使用国家测绘局制定的加密坐标系统，即将一个真实的经纬度坐标加密成一个不正确的经纬度坐标，我们在业内将前者称之为地球坐标，后者称之为火星坐标，具体的说明可以参看百度百科中关于火星坐标系统的解释。
第三类要讲的地图数据是三维图，主要用在仓储、中转场等场内调度和仓储优化领域。在物流行业，场站内调度从来就是信息化密集覆盖的一个区域，场内叉车每日上百躺运转，产生的运营成本高昂，且管理十分不易。而且配套资源的分布不均，会严重影响分拣效率，而且还需要临时调度人手。
目前上海谦尊升推出的方案就是基于惯性导航的室内定位方案，利用智能手机上的惯性元件进行定位，这是一种自主定位导航的方式，不依赖外界信号也不受其他信号干扰。所以在部署上，谦尊升的千云地图是属于轻部署的，只需少量的beacon就可以保证导航定位无偏。 在医院里挂完号，就开始了就医流程，寻找科室，根据医生指示有可能一会要去拍个片子，一会要到收费处先交个钱。患者和家属会在医院里面反反复复地找地方，面对楼层众多的并且有非常多楼栋的医院，找个地方真的非常麻烦。因此每个科室病区的位置信息对于患者家属来说相当的重要，如果在智
2017/12/18 MONDAY 📷 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 📷 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理，
无论是曾经「山重水复疑无路」、「众里寻他千百度」的千古绝唱，还是如今女朋友直击灵魂的「你到底在哪？」的发问，事实上，剖开现象看本质，实则都是一则万变不离其宗的「Where am I？Where am
原生定位使用GPS/北斗定位，网页定位仅支持基站定位和WIFI定位两种方式，自然优先选型原生定位，但是，为了在一些影响GPS信号接收的地方提高精度，现在的第三方定位SDK大多又引入了后两种方式作为辅助定位补充。高德和百度就是加入辅助定位的优化过的定位方式，其中百度的会比高德的准确一点。
浏览器定位，也就是HTML5定位，据我目前的理解，这俩其实是一个概念。都是随着html5技术的发展而开始进入大众视野。 原文连接发布在https://www.opengps.cn/Share/A
近年来，随着元宇宙、VR、AR等新技术的快速发展和对旅游体验的不断提升，景区数字化转型迫在眉睫。为鼓励景区加速数字化转型，国家也出台了系列智慧景区建设的政策指导，智慧景区导览系统平台应运而生。
用.NET 6开发一个Winform程序，处理Excel文件，并把结果导出Excel文件。 要用到两个算法，一是turf.js库的booleanPointInPolygon方法，判断经纬度坐标是否在区域内；二是经纬度纠偏算法，因为对方给的区域坐标集合有偏移，需要纠偏。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号，以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
汽车制造是自动化程度最高的行业之一，但汽车主机厂、零部件厂超过一半的上下料、装配工序都是人工在作业，工作强度大、重复性高、招工困难；且由于汽车零部件种类多达数千种、人工送料偏差导致来料不规整等使得传统自动化无法应对柔性化的生产模式，越来越多汽车主机厂及零部件厂商开始布局AI视觉智能上下料、装配机器人。
港口人员定位系统能够帮助企业实现对港口作业人员的全面监控和管理，不仅可以保障人员的人身安全，还可以提高人员的作业效率，为港口的可持续发展提供有力保障。接下来为大家分享智慧港口人员定位系统解决方案。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着工业的发展，在生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度
导读：本文转载自 DataFun 社区，分享题目为《如何在因果推断中更好地利用数据？》，主要介绍团队近期在因果上已发表论文的相关工作。本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。
现在大家都习惯用隐式反馈来学习推荐模型，并作用于线上推荐系统(十方也不例外)。大量的隐式反馈数据确实缓解了数据稀疏的问题，但是这些数据很多并没有反馈用户真正的需求。拿电商举例，大量的点击，并不会带来支付行为，就算是支付，用户也可能给差评，这种情况往往应该是负例，但是我们却把它们当初正例用于推荐模型，这样不可避免带来了噪声。《Denoising Implicit Feedback for Recommendation》这篇论文发现了这种偏差对推荐产生了严重的负面影响，所以提出了一种新的训练策略Adaptive Denoising Training(ADT)，在训练过程中就能发现噪声。下面我们就看看如何用这种训练策略，去提升推荐质量吧。
2020年6月23日9点43分，我国在西昌卫星发射中心成功发射了北斗系统第五十五颗导航卫星，也是北斗三号的最后一颗全球组网卫星。至此，北斗三号全球卫星导航系统星座部署全面完成。
高铁是“五高一地”重点区域保障中的重要一环。伴随着VoLTE业务试商用开展，VoLTE用户会迎来井喷式增长，VoLTE对网络的要求比LTE更高，高铁网络面临着频率资源紧张，用户数多，容量受限，频偏效应等一系列问题，需要从从频率、站址、容量、驻留等等几方面集中开展高铁VoLTE规划优化。
无人驾驶作为一项新兴技术，落地为产品需要大量算法、工程、产品贯通的AI全栈人才。笔者在最近一年招聘中发现，许多技术方向的同学对人工智能既爱又畏惧，一方面觉得这是未来，另一方面又觉得很难而不敢触碰。懂工程的同学做算法时有很大的畏惧感，而专注算法的同学又常常容易陷入某个算法而缺乏工程落地能力。 这次笔者以一个从业者角度来与大家聊一下如何入门无人驾驶／机器人行业，也希望大家多了解和加入PerceptIn，在实战中成长为算法，工程，产品贯通的AI全栈人才。 为什么需要无人驾驶 首先我们探讨下无人驾驶能如何提高人类社
作者 | 刘少山 无人驾驶作为一项新兴技术，落地为产品需要大量算法、工程、产品贯通的AI全栈人才。笔者在最近一年招聘中发现，许多技术方向的同学对人工智能既爱又畏惧，一方面觉得这是未来，另一方面又觉得很难而不敢触碰。懂工程的同学做算法时有很大的畏惧感，而专注算法的同学又常常容易陷入某个算法而缺乏工程落地能力。 这次笔者以一个从业者角度来与大家聊一下如何入门无人驾驶／机器人行业，也希望大家多了解和加入PerceptIn，在实战中成长为算法，工程，产品贯通的AI全栈人才。 为什么需要无人驾驶 首先我们探讨下无人驾
作者 | 刘少山 无人驾驶作为一项新兴技术，落地为产品需要大量算法、工程、产品贯通的AI全栈人才。笔者在最近一年招聘中发现，许多技术方向的同学对人工智能既爱又畏惧，一方面觉得这是未来，另一方面又觉得很难而不敢触碰。懂工程的同学做算法时有很大的畏惧感，而专注算法的同学又常常容易陷入某个算法而缺乏工程落地能力。 这次笔者以一个从业者角度来与大家聊一下如何入门无人驾驶／机器人行业，也希望大家多了解和加入PerceptIn，在实战中成长为算法，工程，产品贯通的AI全栈人才。 ▌为什么需要无人驾驶 首先我们探讨
经过一番调查，结论是gps信号使用的是WGS-84坐标系，而高德地图使用的是GCJ-02火星坐标系，只有经过坐标变换才能显示正确的位置。这方面的文章网上有很多，这里采用以下博客文章中的代码：
为什么需要无人驾驶？ 首先我们探讨下无人驾驶能如何提高人类社会的效率。 第一是无人驾驶对环境的影响：每辆传统车每年平均排放 5 吨二氧化碳，以美国为例有 2.5 亿台车，每年二氧化碳排放就有 12.5 亿吨。而如果使用中央调度的无人新能源车，那么总排放量可以被降低到 0.6 亿吨，效果十分惊人。然后我们看看无人驾驶对安全的影响：人类驾驶员每驾驶 100 万英里的里程，平均会发生 4.2 次意外，会产生大概 1300 万次车祸。如果我们能把无人驾驶每 100 万英里的车祸率控制在 1 以内，那么总车祸数会被控
使用ThreadLocal来存储和管理每个线程的事务追踪对象，确保每个线程都有自己独立的事务上下文。方法首先尝试从ThreadLocal获取事务追踪对象，如果不存在，则尝试从数据库中查询。如果数据库中也不存在，则创建一个新的事务追踪对象，初始化其状态和时间信息，然后将其保存到数据库和ThreadLocal中。
本系列的最后一篇，关于相机校正的内容。这一块原理和之前的介绍完全相同，需要两个步骤：将世界坐标下的位置转为相机坐标下对应的位置，然后进一步将该位置转为2D平面，对应最后的照片。前者对应上一篇中的
WebGIS系统通常都围绕地图进行内容表达，但并不是有地图就一定是WebGIS，所以有必要讨论下基于Web的地图API分类及应用场景。
典型的几家地图公司, 都开放了地图API供开发者使用。今天主要想谈一下百度地图基本API，及物流领域的新特性。需要说明一点，这里不对各家的好坏进行比较，因为今天的短板可能在明天就追赶上了，站在时间的角度，怎么比都是贻笑大方。
前一篇文章讲了，Apollo 6.0 中融合的代码逻辑流程，但那是基于软件的角度进行梳理和分析的，这一篇文章基于上篇的成果进一步对算法进行更详细的分析，因为代码量奇大，所以本文重点讨论数据关联的一些细节。
本文利用信息论中的信息瓶颈（这边可以理解为互信息，文中用到的都是互信息）理论结合因果推断中的因果图，来对推荐系统进行纠偏。纠偏的背景就不过多介绍了，简而言之就是，反馈和推荐之间关系，以及热门和冷门item对推荐的影响。具体案例可以看前几篇纠偏相关文章。
文章：Improving GPS-VIO Fusion with Adaptive Rotational Calibration
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，已经成为了遥感图像处理领域最为流行和实用的软件之一。它具有非常强大的图像处理、数据分析以及图像可视化等功能，同时还支持多种格式的遥感图像数据导入和导出，可以满足用户对遥感数据处理和分析的各种需求。本文将对ENVI的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127740.html原文链接：https://javaforall.cn
高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。
“AI只是个算法，没有独立的门槛。”，“医疗AI只是一阵风，就像互联网医疗一样”，面对医疗AI的种种质疑，道彤投资创始合伙人孙琦这样说。 今年以来，医疗AI的投融资非常热，就像前两年的互联网医疗、精准医疗热一样，很多创业者及资本涌入其中。来自CB Insights报告显示，2017年第一季度，AI初创企业融资成交了245笔，融资总额超过17亿美元。医疗健康一直是AI的重要领域，在海外及中国市场，均出现了单笔亿元以上的融资。 在这个过程中，也有很多声音与质疑。比如医疗AI到底是不是一阵风？AI+还是+A
在现代化工业的发展中，提倡高效，快速，可靠，提倡将人从简单的工作中解放出来。机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上。机器人具有可编程、可协调作业和基于传感器控制等特点，自动导向小车（Automated Guided Vehicle 简称AGV）便是移动机器人的一种，是现代化工业物流系统中的重要设备，主要为储运各类物料，为系统柔性化、集成化、高效运行提供了重要保证。
鱼羊 萧萧 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自动驾驶领域目前最强的MSF（多传感器融合）定位算法，再次被攻破了。 攻击之下，平均30秒内，正常行驶中的自动驾驶汽车就撞上了马路牙子： 不仅GPS被忽悠瘸，LiDAR、轮速计和IMU一起上都没能阻止。 并且，攻击算法的成功率竟然达到了90%以上。 连多传感器融合定位算法达到SOTA的百度Apollo，在仿真环境也中了招。 这项最新研究，来自加州大学尔湾分校（UCI），目前已发表在信息安全领域四大顶会之一的USENIX Security 2
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。在现代化工业的发展中，提倡高效，快速，可靠，提倡将人从简单的工作中解放出来。机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上。机器人具有可编程、可协调作业和基于传感器控制等特点，自动导向小车（Automated Guided Vehicle 简称AGV）便是移动机器人的一种，是现代化工业物流系统中的重要设备，主要为储运各类物料，为系统柔性化、集成化、高效运行提供了重要保证。
自动驾驶系统先通过起点终点规划出全局路径（routing）；然后在行驶过程中感知（perception）当前环境（识别车辆行人路况标志等），并预测下一步发展；然后把已知信息都传入规划模块（planning），规划出之后的轨道；控制模块（control）将轨道数据转换成对车辆的控制信号，通过汽车交互模块（canbus）控制汽车．
此篇接上篇《对比表示学习必知的几种训练目标》.关于对比学习,除了那些优化目标必须知道,还必须知道以下要点.
作者：Junlin Song, Pedro J. Sanchez-Cuevas, Antoine Richard and Miguel Olivares-Mendez
如今，自动驾驶其实并非以独立的形态存在，其是一套复杂且完整的技术矩阵堆叠而成。在这个技术矩阵中，除去车载雷达、距离传感器、人工智能算法之外，还有一项人们习以为常的技术——GPS。正是它的存在，才保证了自动驾驶汽车行驶在应当行驶的道路上，而不会像没头苍蝇一样四处乱撞。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着大数据时代的来临，机器学习技术突飞猛进，并且在人类社会中扮演越来越重要的角色。 例如，你可能已经习惯了每天使用谷歌、百度、Bing等搜索引擎查找信息，或者在电商网站和视频网站的推荐系统 ，以及利用谷歌、百度等网站提供的机器翻译学习外语，这些应用都离不开机器学习模型的支持。 但机器学习模型，尤其是当下流行的深度学习模型面临着域外泛化、可解释性、公平性等挑战。 例如，利用深度学习模型做图像分类时可能会根据图片中的沙漠背景立刻判断图像中会出现骆驼，这是因为
在备考被论文卡两次后，这次终于通过了高项，分不是很高，比较幸运，对这次考试做个总结与分享，希望对同学们有所帮助。
定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务，对于无人驾驶汽车来说非常重要。
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
使用OpenCV实现偏斜文档校正 纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是 基于FFT变换以后频率域梯度 基于离散点求最小外接轮廓 这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振幅的方法有时候各种阈值选择在实际项目中会有很大问题。 基于FFT变换以后频率域梯度 主要思路是先把图像转
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
