"街景"给 GIS 厂商的提示

    Google Map将街景模式纳入到了大众应用之中,骤然之间让大家发现原来WebGIS还能这样,这是创新型公司带给大家的惊喜,在GIS业内,通过地图查询去展示查询要素的信息是一个非常基本的功能,例如在地图上点击国贸大厦,显示出国贸大厦的一些相关属性,包括具体地址、租用电话、现有公司数量等等,通过"公司详细信息"链接,可以打开新的页面显示出所有公司列表,然后继续挖掘,继续深入,这是一种传统思维习惯,大概是在Ajax兴起前后形成的;后来,咱们充分利用异步调用的优势,把国贸大厦图片加入到属性信息中,在地图上点击要素时,会显示出该要素的图片信息;后来,我们学会了将监视器摄像头放置到地图上,点击摄像头的时候弹出一个视频窗口,实时显示周围环境信息。后来,当设备出现问题的时候,地图上会出现红色警告并且不停闪烁,甚至可以监控移动的设备,然后在地图上直观的查看设备状况,对设备进行处理。

    这些应用的出现是GIS发展的结果?不是,是IT技术的发展带动了GIS应用的深入,并且有相当一部分并不是最新的IT技术应用,只是大家刚刚想到原来可以和GIS整合在一起,给人耳目一新的感觉。不论是国际,还是国内的GIS厂商都在致力于GIS应用的推广、行业应用的深入、自身企业的发展,告诉大家GIS是什么,关注的重点是企业级用户,小部分群体,从Google Map上线到一系列新功能的推出(还有Google Earth),Google在最短的时间内让更多的 人知道了GIS是什么,虽然GIS丰富的地理空间分析功能还没有真正应用到大众领域,还只是专业GIS厂商为企业用户量身打造的技术方案,但Google一步一个脚印已经开始影响整个GIS业界。大家都在猜想Google会做网络操作系统,只要时机成熟,难道它不会推出一个完整的网络GIS平台?大家认为呢。
   
    除了WebGIS基本功能外,地理编码(正反向)、网络分析、交通流量、街景服务都是当前的技术亮点,最重要的是,Google有着丰富的地理数据!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
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