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关于南方CASS测量数据转为纬地横断面数据的方法研究

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简介:
本研究旨在探索并建立一套高效转换流程和软件工具,将基于南方CASS系统的地形测量数据转化为适用于纬地系统进行道路设计所需的横断面数据。通过解决不同测绘与设计平台间的数据互操作性问题,提高工程项目的效率与精度。 本段落通过分析南方CASS测量数据和纬地横断面数据的文本格式特点,研究了利用VB实现从南方CASS到纬地的数据转换方法,可供同行参考。

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客服
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  • CASS
    优质
    本研究旨在探索并建立一套高效转换流程和软件工具,将基于南方CASS系统的地形测量数据转化为适用于纬地系统进行道路设计所需的横断面数据。通过解决不同测绘与设计平台间的数据互操作性问题,提高工程项目的效率与精度。 本段落通过分析南方CASS测量数据和纬地横断面数据的文本格式特点,研究了利用VB实现从南方CASS到纬地的数据转换方法,可供同行参考。
  • CASS工具.zip_CASS_Cass_cass__
    优质
    本软件包提供了一种便捷的方法将CASS横断面数据高效转化为纬地横断面数据,适用于需要进行此类转换的工程技术人员。通过使用该工具,用户可以节省大量手动输入的时间与精力,并确保数据准确无误地迁移至新的系统中。 如何将CASS横断面数据转换为纬地横断面数据?
  • CASS展点后高程点提取
    优质
    本工具旨在高效处理公路设计中的数据需求,能够从CASS软件中快速准确地批量提取展点后高程信息,并转换为纬地横断面数据格式,大大提升工程师的工作效率和项目精度。 该插件可以利用CASS展点后得到的CAD图形,并根据图中的高程点、断面线以及道路中线进行计算并提取输出横断面成果。无需逐个选择高程点,程序会自动选取DMX图层上的断面线,并允许设置高程点的偏差范围(偏离横断直线的距离),从而实现批量提取。 插件还内置了绘制横断面线、道路中线反向以及将多个高程点移动到横断直线上等辅助功能,是测绘人员与设计师的理想工具。
  • 反推.zip
    优质
    本资源提供了一种用于从现有数据批量反推出横断面图的方法和工具。通过该方法可以高效生成大量横断面数据,适用于地理信息分析、城市规划等领域研究。 可以从EICAD 和纬地软件绘制的横断面图中反推出断面数据,在纬地中这些数据格式为HDM,在EICAD 中则为HDX 数据,并同时输出南方CASS 的断面数据以及偏距加高程的数据,支持批量操作。 提取示例: BEGIN,0.655:1-35.536,93.113-26.539,92.196-15.438,92.709-9.073,96.765 0.000,98.766 6.600,98.866 16.854,97.892 20.071,96.201 25.227,94.899 31.022,94.266 36.939,92.648 BEGIN, 20.688: -38.872, 90.470 -21.500, 91.255 -12.720, 91.255 -11.400, 94.312 -6.383, 94.812 -3.860, 95.655 0.000, 96.055 5.700, 97.633 11.000, 97.333 14.029, 93.855 25.000, 93.855 25.000, 90.191 28.151, 89.291 32.600, 90.055 39.802, 89.963 偏距加高程数据: K0+000.655,高度:98.766;距离:9.073m处,高度:96.765 15.438m 处, 高度 为 92.709; 26.539 m 处 ,高 度 为 92.196; 35.536 m处,高度:93.113 距离:6.600m时, 高度 : 98.866; 16.854m处,高度:97.892; 20.071m 处 ,高 度 为 96.201; 25.227 m 处 ,高 度 为 94.899; 31.022m处,高度:94.266; 36.939m, 高度 : 92.648 K0+020.688,高度:96.055 距离:3.860 m时 ,高 度 为 95.655; 11.400m 处 , 高度 : 94.312; 21.500 m处, 高 度 : 91.255; 距离:38.872m时 ,高 度 : 90.470 距离:6.383m,高度为94.812 5.700m 处 , 高度 : 97.633; 11 m处, 高度:97.333; 14.029m时 ,高 度: 93.855 距离为25m,高度为93.855 距离:28.151m 处 , 高 度 : 89.291; 32 m处, 高度:90.055; 39.802米时 ,高 度: 89.963 纬地软件的数据格式如下: HDM 格式: -35.536, 93.113 -26.539, 92.196 -15.438, 92
  • 格式
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    本项目专注于研究并开发一套高效的数据处理系统,用于将南方中纬度地区的各类地理测量信息从一种格式无缝转换为另一种格式,旨在提高科研和工程应用中的数据互通性和效率。 将南方中纬数字水准仪测量数据ASC格式转换为天宝数字水准仪测量格式,并使用天宝水准测量格式数据处理软件进行计算。
  • 交通预处理
    优质
    本研究聚焦于交通数据预处理技术,探讨并创新性地提出了一套适用于复杂交通场景的数据清洗、集成与转换的方法体系。 交通数据预处理是智能交通系统(ITS)中的关键技术之一,它直接影响到交通管理和控制模型的有效性和准确性。本段落探讨了如何有效地进行交通数据的预处理,在大量缺失或异常数据存在的条件下尤其重要。 一、采样间隔对数据的影响 在进行交通数据预处理时,首先要考虑采样间隔的影响。由于交通流是一个复杂的离散随机系统,其观测依赖于设定的采样间隔。过短的采样间隔会增加检测误差,而过长的时间则无法准确捕捉到交通流量的变化特性。因此,在保证数据质量的前提下,确定适当的采样间隔至关重要。 二、数据筛选方法 为了从车辆检测器收集的数据中有效剔除错误信息,本研究提出了一种四步骤的数据筛选方案。该方案考虑到交通数据的特殊性,并能有效地排除大量原始数据中的错误部分,确保输入数据的完整性和有效性。 三、数据恢复方法 鉴于存在缺失和异常值的问题,单靠筛选是不够的。因此,研究人员还提出了四种不同的条件下的数据恢复策略。这些策略通过填补丢失的数据以及纠正异常值来提高其可用性。具体的方法会根据丢失的程度及可利用信息的不同而变化。 四、多元质量控制 在交通数据预处理中实施多元的质量控制系统对于保证数据质量至关重要。它综合了多种技术手段,对数据进行全面的检查和调整。本段落提出了一套多元质量控制方案,这有助于进一步提高整个过程中的准确性和稳定性。 五、数据平滑处理 实际的数据由于受到随机噪声和其他不规则因素的影响而表现出波动性。为了提升其可分析性,采用Tukey平滑方法进行处理。该方法通过构造中位数序列来消除异常值影响,并获得更精确的流量信息。 六、标准预处理流程 本段落建立了一个标准化的数据预处理工作流程,以适应实际工程应用的需求,使整个过程更加系统化和规范化。 七、验证与评估 通过对北京快速路的实际数据进行测试证明了所提出方法的有效性。实验结果表明该算法具有高精度、实时性和稳定性,能够满足交通管理和控制领域中对高质量数据的需要,并为后续工作奠定了坚实基础。 总的来说,本段落研究涵盖了从筛选到恢复再到平滑处理和质量控制等多个方面的预处理技术。这些理论与实践相结合的方法对于提高交通数据处理的质量和效率有着重要意义。通过采用合理的预处理方法可以更好地服务于城市交通管理和规划决策支持系统的需求。
  • 结构与算计划:结构和算
    优质
    本研究计划聚焦于数据结构与算法领域,旨在通过深入探究不同类型的数据结构及其应用算法,推动该领域的理论发展和技术进步。 数据结构和算法研究计划:这是关于数据结构和算法的研究计划。
  • 软件试中自动生成
    优质
    本研究探讨了在软件测试过程中采用数据自动生成技术的方法与应用,旨在提高测试效率和质量。通过对现有技术进行分析比较,提出了一种新的数据生成策略,有效提升了软件测试中的覆盖率和准确性。 在软件测试过程中生成测试用例是一项耗时且复杂的工作。如果采用手动方式创建测试数据,则容易出现错误。为了确保测试的全面性和有效性,本段落探讨了如何自动产生测试数据,并提出了一种基于遗传算法的方法来实现这一目标。该方法利用遗传算法自动化地生成测试数据,并在生成过程中对其进行验证,从而解决了路径覆盖的问题。
  • 三种线状矢压缩对比
    优质
    本研究对三种主流线状矢量数据压缩算法进行了全面对比分析,评估其在不同场景下的效率与性能表现,旨在为实际应用提供参考依据。 针对矢量数据压缩问题,本段落以线状数据为研究对象,对比了垂直限值法、间隔取点法以及道格拉斯-普克法这三种常用方法的压缩效率。选取了一条包含17个节点的折线段作为实验数据,并通过VB底层开发的方式完成了上述三种方法的程序设计,分别对这些数据进行了处理和分析。 实验结果表明:道格拉斯-普克法具有较高的压缩比并且能够较好地保留特征点信息,在压缩效率方面优于其他两种常用的方法。从线状数据结点的角度进行的设计思路以及通过实验得到的相关结论与程序实现,可以为大量矢量数据的更新提供一定的理论基础。
  • RGB-D SLAM 改进1
    优质
    本研究聚焦于RGB-D数据在SLAM(同步定位与地图构建)中的应用,提出并实现了一系列优化方法,显著提升了算法在复杂环境下的鲁棒性和精度。 基于RGB-D的SLAM方法改进研究 本段落探讨了Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图创建)技术在机器人自主导航中的核心作用及其面临的挑战,并深入分析了利用RGB-D传感器,如Kinect进行SLAM研究的方法。通过这些传感器,可以获取环境的颜色和深度信息,进而简化数据处理流程并实现三维地图重建。 一、关于SLAM的概述 SLAM是一种关键的机器人技术,它能够实时地为机器人的位置以及周围环境建立模型,并解决了自主导航的问题。 二、RGB-D SLAM介绍 本段落探讨了基于RGB-D传感器进行SLAM研究的方法。这些方法可以同时获取颜色和深度信息,适合用于三维地图重建。 三、Kinect传感器的工作原理与校准 作为RGB-D传感器的代表,Kinect能够采集环境的颜色和深度数据。文中详细分析了其工作原理及内参模型,并使用Matlab中的联合标定工具箱对彩色镜头与深度镜头进行了精准地校准匹配。 四、改进后的RGB-D SLAM方法 本段落探讨并改良了基于RGB-D的SLAM前端和后端流程,提出了一种更准确、鲁棒且具有实时性的RGB-D SLAM技术。具体包括: (1)错误匹配剔除算法:设计出一种结合双相匹配法与阈值法改进后的错误匹配剔除方法,此方法能减少计算时间并保持更多的正确匹配点。 (2)闭环检测算法:提出了一种将近距离逐帧、远距离随机闭环以及BoVW技术相结合的改进闭环检测策略。基于该算法生成的地图更加整洁且耗时较少。 五、实验结果 通过公开的数据集和相应的评估工具,我们对改良前后的RGB-D SLAM方法进行了测试,并证明了新系统在地图构建准确性和实时性上都有所提升。此外,在Turtlebot机器人搭载Kinect进行场地试验中也验证了该改进方案的有效性和鲁棒性。 六、结论 本段落深入分析并优化了基于RGB-D的SLAM技术,提出了一种更精确且高效的解决方案,并将其应用于三维地图重建和机器人自主导航等领域,展示了其广泛的应用潜力。