LBS的发展趋势

一、谷歌开放“地理数据API”至少说明:LBS作为新一代搜索引擎底层架构的论断可以拍板了。联想起Jack所说,地理数据将来可能作为“隐性数据”,其实异曲同工,从arcgis of ios4到Jack对Newgeography的重视与感觉,我相信以前不太看好的ESRI在不可阻挡的移动互联时代,还将有作为。所以,专业化还是大众化之争可以休矣,都逃不开“时代需求”,一个时代会有一个轨道,将一个行业导向一个惯性。

1、从地图API到地理数据API开放,看似更开放,实际上完成了从控制开放商到控制最终用户——由下游开放商保存的UGC数据,以后将直接保存在谷歌;

2、有了直接对最终用户的控制,打通LBS与传统搜索,产生的UGC数据入底层可搜索,LBS成下一代搜索引擎基础架构,以便更适应移动互联时代所产生的大量的"关键性位置信息";

3、自发数据终形成地理云,产生广告价值。

二、Loopt发布近距离感应功能说明:智能化与标准化是LBS普及的前提。

1、地理位置后台分享是大众LBS普及的基础;

2、LBS走向智能化,手动check-in很快会消失;

3、地理围栏有快速标准化的需求——近距离感应其实相当于地理围栏的一种表现形式,一旦形成足够的围栏,则LBS作为新媒体的广告价值将大大提升。

三、面部识别技术带给LBS的启示:制度建设永远赶不上技术革新。

1、SNS与LBS亟需信息共享,各服务商需本着避免重复建设,资源共享的精神;

2、隐私保护制度需建立,否则应用无法推之,其中地理信息后台分享的控制权交给了用户,下一个是例如你的肖像权公开,以及个人信息如何后台分享的问题;

3、隐私保护制度一旦建立,则面部识别技术将基于近距离感应-->SNS头像共享库-->自动签到-->获得LBS、M2M等服务,建立起物联网即智慧地球(数字地球+外层传感皮壳)的雏形。

(以上是新浪围脖上,与诸互联网大鳄讨论的结果,拿出来与业内分享。)


【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值