论文摘要
针对现有的地图更新方法,在室内地图环境下的效果并不理想的问题,提出了一种分层式的室内地图更新方法。首先以室内物体的活动性为参数,然后进行层次的划分来减少更新数据的数量,最后利用卷积神经网络(CNN)对室内数据进行归属层次的判定。实验结果表明,与版本式更新方法相比,所提算法的更新时间降低了27个百分点;与增量式更新方法相比,其更新时间在更新项大于100后逐渐降低。与增量式更新方法相比更新包大小降低了6. 2个百分点,且在数据项小于200之前其更新包一直小于版本式更新方法。所提方法可以显著提高室内地图的更新效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯光升,张晓雪,王慧强,李冰洋,袁泉,陈诗军,陈大伟
关键词: 室内地图,地图更新方法,分层式更新,卷积神经网络,增量式更新,版本式更新
来源: 计算机应用 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用
单位: 哈尔滨工程大学计算机与科学技术学院,中兴通讯股份有限公司
基金: 国家科技重大专项(2016ZX03001023-005),中央高校基本科研业务费专项(HEUCF100601),中兴产学研合作项目(2016ZTE01-03-06),中兴通讯产学研合作论坛项目(2018ZTE)~~
分类号: P208;P283
页码: 78-81
总页数: 4
文件大小: 2233K
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