三维地图的技术原理
三维地图的技术原理
三维地图以二维地图数据为基础,按照一定比例对现实世界(可能是道路、建筑物,或地图上可以展现的其他任何东西)建立三维模型,并以立体的,可以 360 度旋转并放大、缩小查看的方式展示给用户。这项技术大量运用了 GIS 地理信息系统、计算机图形学、三维仿真技术以及虚拟现实等技术。
三维地图的主要分类
三维地图的主要分类
实景三维地图
通过采集车、无人机以及人工方式实地拍摄采集数据,以此为基础创建的三维地图。这种地图非常直观、精确,包含大量信息,但制作成本较高。实景三维地图的应用领域非常广泛,几乎所有需要导航指引的场合均可使用,如景区游览路线指引,商超店铺寻路指引,景点设施指引,车库找车指引等。
虚拟三维地图
结合建筑物外形和高度长度等参数进行人工三维建模并进行美化处理所形成的三维地图。这种地图需要进行大量的拼接、加工和整理,但先进的计算机算法可以大幅加快整个过程。
实景三维地图
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OpenStreetMap 可以回答哪些类型的问题?—— 利用 Athena 使云数据可视化
OSM 数据极为丰富和珍贵,但由于其大小和数据模型的原因,可能难以利用。除下载大型文件以在本地处理所需的时间外,安装和配置工具以及将数据转换为更可查询格式需要的时间也都需要时间。我们认为,Amazon Athena 与每周更新的 ORC 版本的 “星球” 文件结合,将是一个极为强大和高性价比的组合。任何人都可立即通过简单的 SQL 查询数十亿条记录,让您有机会专注于分析,而不是基础设施。
Object ACL or Bucket Policy 两种访问控制机制如何选择
本文介绍了如何使用 Amazon FreeRTOS 和 Amazon Web Services IoT Greengrass 来在边缘感知物理属性,使用 Amazon Web Services IoT Core 将数据传输到 Amazon Web Services,以及使用 Amazon Web Services IoT Analytics 来执行分析。您可以修改此架构以使用机器学习并启用预测性维护。这有助于您最大限度地提高资产性能并提前预测故障。
Linux 虚拟机上的系统时钟源的优化
宿主机上运行的虚拟机(VM)共享相同的时间源,但是每个 VM 不可能在同一时刻更新其时间。此外,VM 可能在执行内核的关键部分时禁用了中断,而虚拟机监控程序则会生成计时器中断。基于 Nitro 实例上缺省的 kvm-clock 时钟源提供了与前一代基于 Xen 实例上的 tsc 类似的性能优势。此外,使用 AMD 处理器的实例也同样使用 Nitro 系统,这就意味着不需要我们去求改时钟源了。
Graviton2 R6g 与 R5 运算性能对比分析
同样条件下的性能测试和延时,R6g 机型均大幅领先原有基于通用 CPU 的 R5 机型。通过测试我们可以清楚地看到,无论是何种工作负载和并发条件,R6g 实例比之同等资源配置的 R5 实例性能均有显著的提升,而每小时单价却有下降,因而 R6g 实例对客户来说,有更好的性价比。
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