電子地圖是車輛GPS定位系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵

隨著電子地圖對車輛GPS定位系統(tǒng)的重要性日益凸顯，自然也出現(xiàn)了很多基于創(chuàng)新性研發(fā)技術(shù)來構(gòu)建高精地圖及服務，特別是近幾年發(fā)展火熱的邊緣計算和人工智能在電子地圖的構(gòu)建與繪制領(lǐng)域起到了跨越性的作用。

以往，要靠電子地圖采集人員步行或開車在很大的范圍進行采集數(shù)據(jù)，將會帶來大量的工作量。目前，利用人工智能的圖像深度學習自動過濾技術(shù)，可以對采集到的影像數(shù)據(jù)進行自動識別。

然后，再通過邊緣計算做輪廓構(gòu)建，主要是對其進行輪廓核心數(shù)據(jù)提取，并對輪廓的非核心區(qū)域進行自動補充。利用自動的全景影像識別技術(shù)，可以準確地識別出目前人類視覺所能看到的各種道路標志、地面標志和文字標志。

采集到數(shù)據(jù)的自動識別差分融合技術(shù)，能夠自動識別不同來源的數(shù)據(jù)，并自動進行融合，大大降低了人工的工作量。同時，還提供了數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的擴展能力，可以結(jié)合業(yè)務數(shù)據(jù)為更多的場景提供服務。

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