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车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一，深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题，引入深度学习领域的生成式对抗网络，利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征，构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法，实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换...
基于深度强化学习的电动出租车运营优化
深度强化学习 电动出租车 DDQN 出租车运营
2021/6/2
作为公共交通的重要组成部分，电动出租车对电动车推广具有重要的示范意义。相较于燃油出租车，电动出租车需要耗费更多充电时间，降低了出租车司机的使用意愿，全面推广面临较大阻力。强化学习方法方兴未艾，适用于出租车运营的顺序决策过程。基于强化学习，本文构建双深度Q学习网络（double deep Q-learning network，DDQN）模型模拟电动出租车的运行。根据出租车的实时状态选择并执行最优载客...
针对极化SAR图像在监督分类时存在人工标注样本费时费力以及浅层结构学习算法的表达能力有限等问题,提出一种基于主动深度学习的极化SAR图像分类方法。首先,对测量数据进行多种极化特征提取,以便完整地描述图像信息; 在此基础上,通过自动编码器对大量无标记样本进行非监督学习,提取更具可分性和不变性的深层特征; 然后,利用少量标记样本训练分类器,并与自动编码器连接,以监督学习的方式微调整个网络; 最后,通过...
地理国情监测的学习札记
地理信息 地理国情监测
2012/12/25
地理国情是指那些与地理相关的自然和人文要素的国情，它从空间角度反映一个国家自然、经济、人文的状况。地理国情监测就是从地理的角度，采用空间化的方法，对国情进行持续观测并对观测结果进行描述、分析、预测和可视化的过程。地理国情监测是提高宏观调控科学性的需要。作为国家地理信息获取、处理、管理和服务的部门，测绘地理信息部门应组织和构建科学的地理国情监测体系，结合国家重大工程、重大战略、突发事件和宏观管理需求...
加拿大历史地图集在线学习工程网站提供了有关加拿大历史和经济发展的地图集，从这里可以访问不同版式的地图，同时可阅读详细的文本信息。