Google Mountain View 总部园区超清晰卫星照片

GeoEye公司发布的GeoEye-1卫星已为Google提供了高清晰度的图片。最近公布的一张Google位于加州Mountain View总部的照片,是从太空拍摄的,分辨率达到50厘米,这也是Google被允许使用的最高分辨率。

Google 最新的 GeoEye-1 卫星升空已有时日,这个由 GeoEye 公司发射的卫星传回了不少高质量的图片。今天,GeoEye 发布了一幅 Google Mountain View, Calif 总部园区的高清卫星照片。

高清晰版

尽管这幅图的质量并不比 Google Map 中的 Google 总部园区图片质量高,但需要注意的是,Google Maps 中的图片有些是航空拍摄的,而这幅照片是 GeoEye-1 卫星从太空拍摄。

从这个角度讲,该图的质量已经非常出色。该图的分辨率为50厘米,这是 Google 获准使用的最高分辨率,因为除了 Google,美国政府也使用 GeoEye-1 卫星用作国家安全。

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本文来源:http://venturebeat.com/2008/11/21/googles-campus-as-seen-from-the-google-satellite/
中文翻译来源:COMSHARP CMS


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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