影像校准方法总结

一.影像校准
所有图件扫描后都必须经过扫描纠正,对扫描后的栅格图进行检查,以确保矢量化工作
顺利进行。
对影像的校准有很多方法,下面介绍一种常用方法。
1. 打开ArcMap,增加Georeferncing 工具条。
2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap 中,会发现Georeferncing工具条中的工具被
激活。 
3. 在校正中我们需要知道一些特殊点的坐标。通过读图,我们知道坐标的点就是公里
网格的交点,我们可以从图中均匀的取几个点。一般在实际中,这些点应该能够均
匀分布。
4. 首先将 Georeferncing工具条的Georeferncing 菜单下Auto Adjust不选择。
5. 在 Georeferncing工具条上,点击 Add Control Point按钮。      
6. 使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击,然后鼠标右击输入该点实际的坐
标位置,如下图所示:

7. 用相同的方法,在影像上增加多个控制点,输入它们的实际坐标。
8. 增加所有控制点后,在Georeferencing菜单下,点击Update Display。
9. 更新后,就变成真实的坐标。
10.在 Georeferencing 菜单下,点击 Rectify,将校准后的影像另存。
后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。 
内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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