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FMM:高效的地图匹配,基于C++的开源框架

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简介:
FMM是一款高效的地图匹配软件开发框架,采用C++编写并开放源代码,旨在帮助开发者便捷地集成和优化位置数据处理功能。 Linux 和 macOS 系统下的 FMM 是一个开源的地图匹配框架,使用 C++ 和 Python 编程语言开发而成。它主要解决将带有噪声的 GPS 数据与路网进行精确匹配的问题,并且在设计时充分考虑了性能、可扩展性和功能性的最大化。 该系统具有高性能的特点,采用 Rtree 的 C++ 实现技术以及优化后的路由算法和并行计算(OpenMP)来提高效率。同时,它还提供了一个 Python API 以增强其灵活性与可扩展性,在处理数百万个 GPS 点及道路边缘数据时表现尤为突出。 FMM 支持多种数据格式,包括 OpenStreetMap 或 ESRI shapefile 中的道路网络以及点 CSV、轨迹 CSV 和轨迹 Shapefile 格式的 GPS 数据。它能够提供详细的匹配信息,如路径遍历情况、几何形状描述、单个匹配的边沿详情及 GPS 误差等。 此外,FMM 还集成了多种算法以适应不同规模的路网环境:适用于中小型网络的地图匹配方法和针对大型道路网络优化过的地图匹配方案。该框架支持 Unix(Ubuntu)、Mac 和 Windows (Cygwin 环境) 平台运行,并且与 Uber 的六角形技术相兼容,为用户提供更加丰富多样的功能选择。

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客服
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  • FMMC++
    优质
    FMM是一款高效的地图匹配软件开发框架,采用C++编写并开放源代码,旨在帮助开发者便捷地集成和优化位置数据处理功能。 Linux 和 macOS 系统下的 FMM 是一个开源的地图匹配框架,使用 C++ 和 Python 编程语言开发而成。它主要解决将带有噪声的 GPS 数据与路网进行精确匹配的问题,并且在设计时充分考虑了性能、可扩展性和功能性的最大化。 该系统具有高性能的特点,采用 Rtree 的 C++ 实现技术以及优化后的路由算法和并行计算(OpenMP)来提高效率。同时,它还提供了一个 Python API 以增强其灵活性与可扩展性,在处理数百万个 GPS 点及道路边缘数据时表现尤为突出。 FMM 支持多种数据格式,包括 OpenStreetMap 或 ESRI shapefile 中的道路网络以及点 CSV、轨迹 CSV 和轨迹 Shapefile 格式的 GPS 数据。它能够提供详细的匹配信息,如路径遍历情况、几何形状描述、单个匹配的边沿详情及 GPS 误差等。 此外,FMM 还集成了多种算法以适应不同规模的路网环境:适用于中小型网络的地图匹配方法和针对大型道路网络优化过的地图匹配方案。该框架支持 Unix(Ubuntu)、Mac 和 Windows (Cygwin 环境) 平台运行,并且与 Uber 的六角形技术相兼容,为用户提供更加丰富多样的功能选择。
  • CppCMS C++ Web Framework:C++ Web
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    CppCMS是一款高性能的开源C++ Web开发框架,支持快速构建高效、稳定的Web应用和RESTful服务。 CppCMS是一个用C++开发的Web框架,专门用于构建高性能的Web应用。它通过FastCGI等多种Web API接口进行网络层操作,并支持多种数据库作为数据存储方案。
  • NCC算法
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    本研究提出了一种基于NCC(归一化互相关)的高效图像匹配算法,旨在提高特征点配准的速度和准确性,适用于大规模数据集处理。 景象匹配在地形辅助导航中具有十分重要的作用。归一化互相关(NCC)技术因其较强的抗噪能力和较高的匹配准确性,在该领域得到了广泛应用。然而,由于其计算量较大,对于需要实时匹配的地形辅助导航系统而言,运算速度仍需进一步提升。基于此,通过将卷积应用于景象匹配中,可以简化并加快NCC方法的速度。仿真实验表明了这种改进方案的有效性和快速性。
  • Winform
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    简介:Winform高效开发框架是一款专为Windows窗体应用程序设计的工具包,旨在通过提供一系列现成的功能组件和代码模板来加速软件开发流程,帮助开发者轻松构建稳定且高效的桌面应用。 【Winform快速开发框架】是一种基于Windows Forms(WinForm)技术的高效工具,专为企业级应用提供便捷支持。该框架的核心特点是利用基类实现三层架构设计:表示层、业务逻辑层及数据访问层,旨在简化开发流程,提高代码复用性,并保持项目的可维护性和扩展性。 在三层架构中,每个层次都承担特定职责:表示层处理用户交互;业务逻辑层负责执行业务规则和流程;而数据访问层则专注于数据库操作。【Winform快速开发框架】通过合理封装这些层级来简化应用构建过程,确保应用程序既稳定又功能丰富。 该框架的基类库包含了许多常用方法,例如增删改查等基本操作,这大大减少了重复编码的需求。同时支持自定义实体类扩展,允许开发者根据具体业务场景添加特定属性或标签以增强灵活性和适应性。 在界面设计方面,【Winform快速开发框架】采用weifengluo控件集来实现高效的布局管理与用户交互体验构建。这些轻量级且功能强大的控件易于使用,能够显著提高开发效率。 数据库配置上,该框架提供了参考文件供开发者根据项目需求进行调整以连接到相应的数据库。此外,实体类和数据库表之间的映射关系也是灵活可调的,以便适应各种不同的数据模型结构。 综上所述,《Winform快速开发框架》通过预设架构、基类封装、自定义扩展以及高效控件集提供了一套高效的解决方案来加速Windows Form应用的构建过程。开发者可以利用该工具减少重复工作,并将更多精力投入到业务逻辑和用户体验优化中,从而提高项目整体质量和开发速度。
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    简介:ELAS是一种高效的立体视觉算法,适用于大规模场景的深度信息提取。它以速度快、精度高著称,并且开放源代码供学术界和工业界使用。 论文《Efficient Large-Scale Stereo Matching》的源代码提供了实现高效大规模立体匹配算法的具体方法和技术细节。该代码旨在帮助研究者与开发者在处理大规模图像数据集时进行高效的立体视觉任务,包括但不限于深度估计、三维重建等领域的工作。通过使用优化的数据结构和并行计算策略,论文提出的方法能够在保证精度的同时显著提高运行效率。 此外,源代码还包含了详细的文档说明以及示例程序,以帮助用户更好地理解和应用这些技术。对于希望深入研究或实际部署大规模立体匹配算法的人员来说,这是一个非常有价值的资源。
  • 轮廓曲线精准方法
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    本研究提出了一种新颖的图像匹配算法,利用轮廓曲线特征实现高效的、高精度的图像配准技术,适用于大规模数据集与复杂场景。 为了提高一键式检测中的图像匹配精度与速度,本段落提出了一种基于轮廓曲线的快速高精度图像配准算法。该方法通过定义特定的图像匹配差异度量,并采用图像金字塔搜索策略进行高效匹配。 具体流程如下:首先对采集到的图像和模板分别构建各自的图像金字塔;接着,在每层中利用Sobel算子提取边缘特征;然后,对于顶层图像使用归一化角点距离矩阵与模板进行粗略配准,随后通过同心圆划分法进一步细化匹配过程以获得精确位置。最后将该结果映射到下一层重复上述步骤直至最底层,从而确定原始图像中目标的确切坐标。 实验结果显示,这种算法不仅加快了一键式测量仪的匹配速度和提高了精度,并且能够有效应对遮挡、非线性光照变化、对比度低以及局部或全局对比度反转等复杂情况。这有助于缩短测量准备时间并增强一键式测量仪器的整体性能。
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    本项目采用高效的Spring、Spring MVC和MyBatis(SSM)框架开发,旨在构建一个功能全面且易于维护的题库管理平台。源代码精心设计,涵盖了试题管理、分类整理及用户权限控制等核心模块,适用于教育机构与在线学习平台。 项目名称:高效SSM框架题库管理系统 项目简介: 本项目采用Java语言开发的题库管理系统,并利用流行的SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架进行构建,旨在提供方便快捷的题库管理功能,支持多类型和不同难度级别的题目。 技术栈: - 主要编程语言:Java - 前端技术:HTML - 配置文件:XML - 其他文件类型:.properties, .jsp, .iml, .gitignore, LICENSE等 文件组成: 项目包含了38个Java源代码,覆盖了业务逻辑、控制器、服务层及数据访问层的实现。配置方面,有19个XML文件用于SSM框架和数据库连接的设置;前端页面则由4个HTML构建而成。此外,在版本控制中使用了2个.gitignore文件来忽略不必要的项目细节,并且包含了存储项目配置信息的2个.properties文件以及明确授权协议的LICENSE文档。另外,还有1个.jsp视图页面用于动态展示内容,同时定义IntelliJ IDEA项目的结构为一个.iml文件。 综上所述,本系统整合了SSM框架构建了一个条理清晰、易于扩展且适用于教育机构和在线考试平台等场景下的题库管理系统解决方案。
  • React-AMap:一个React组件
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  • 项目.zip
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    高效开发框架项目提供了一套完整的软件开发工具和解决方案,旨在帮助开发者快速构建高质量的应用程序。本项目集成了多种最佳实践和技术栈,简化了前端、后端及数据库的设计与实现过程,加速产品迭代周期,同时保证代码的可维护性和扩展性。 本项目旨在辅助PyQt开发调试功能:包括代码修改、快速加载到界面以及重新执行等功能,在执行过程中即使出现错误也不会退出程序,而是通过打印错误日志来提示。 新增的功能有后台运行提示,并且修复了在修改加载子页面时可能遇到的报错问题。需要注意的是,为了访问项目的更多细节和功能介绍,用户需要获得群主授权;若没有授权,则每隔两分钟会收到一次隐藏通知提醒。
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    本项目提供了一个基于C#的Halcon视觉软件开发工具包(SDK)的开源实现框架。该框架旨在简化和加速图像处理与机器视觉应用的开发过程,适用于网络及本地部署需求。 我之前收藏了一些网络上的开源框架,现在想拿出来跟大家分享。