CN112462366B - 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112462366B
CN112462366B CN202011078774.8A CN202011078774A CN112462366B CN 112462366 B CN112462366 B CN 112462366B CN 202011078774 A CN202011078774 A CN 202011078774A CN 112462366 B CN112462366 B CN 112462366B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sar data
data point
index
loading
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011078774.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112462366A (zh
Inventor
汪驰升
宿瑞博
冯光财
朱武
戴可人
郑杰
李清泉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen University
Original Assignee
Shenzhen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen University filed Critical Shenzhen University
Priority to CN202011078774.8A priority Critical patent/CN112462366B/zh
Priority to PCT/CN2020/131152 priority patent/WO2022073287A1/zh
Publication of CN112462366A publication Critical patent/CN112462366A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112462366B publication Critical patent/CN112462366B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9094—Theoretical aspects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/04—Display arrangements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/418—Theoretical aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种SAR数据点可视化方法、智能终端及存储介质，所述方法包括：获取待加载的SAR数据点；根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值；当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值；根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像。本发明能够有效提高SAR数据点的加载速率。

Description

一种SAR数据点可视化方法、智能终端及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种SAR数据点可视化方法、智能终端及存储介质。
背景技术
通常对地观测方法有传统大地水准测量、光电测距仪测量与测量，但是成本偏髙，常常受到地域等因素限制。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)是近20年发展起来的一种空间对地观测技术，获取SAR数据后，采用干涉测量技术(InterferometrySynthetic Aperture Radar)和差分干涉测量技术D-InSAR(DifferentialInterferometry Synthetic Aperture Radar)可进一步获取地面高程模型和地面高度的变化。相较于传统的对地观测技术，SAR的采集可通过卫星实现，不再受到地域限制，且能够全天时全天候、穿透能力强。然而常规所采集SAR数据非常多，因此在在上世纪年代中后期，国内外一些学者针对传统技术的局限性提出了PS-InSAR技术，最早最具代表性的是意大利的等Ferretti等人的试验。PS-InSAR技术仅干涉分析和处理成像区域内部，诸如建筑物、堤坝和桥梁的内部，部分散射特性相对稳定的目标。也就是说放弃大量不稳定的点，仅对稳定点釆取适处理，从而提高获得的形变测量结果的可靠性。
但是随着分析的区域、数据量的变大，即便对InSAR采集的点进行目标点筛选，得到的目标点的数量也越来越多。此时再传统的同步加载方式将这些目标点加载至地图，加载的速度会随着点数量的增多变得缓慢，从而导致整个SAR数据的处理效率降低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种SAR数据点可视化方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中SAR数据点过多时可视化速度慢的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种SAR数据点可视化方法，所述SAR数据点可视化方法包括如下步骤：
获取待加载的SAR数据点；
根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值；
当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值；
根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像。
其中，所述索引规则包括属性索引规则和区域索引规则，所述索引值包括属性索引值和区域索引值；
所述属性索引规则是根据各个SAR数据点的属性值确定对应的属性索引值的索引规则；
所述区域索引规则是根据各个SAR数据点的坐标，确定对应的区域索引值的索引规则。
其中，所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述属性索引规则，则根据预设的比例尺图层的数量，创建与预设的第N比例尺图层对应的属性索引值，其中，N为小于等于所述比例尺图层的数量的正数，第N-1比例尺图层的数值比例尺小于第N比例尺图层的数值比例尺；
根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围；
根据所述属性值范围，确定各个SAR数据点对应的属性索引值。
其中，所述根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围，具体包括：
根据所述SAR数据点的属性值，创建与第一比例尺图层至第M-1比例尺图层对应的初始数值范围和与第M比例尺图层对应的残余数值范围；
判断对应同一所述初始数值范围的SAR数据点的数量是否小于等于预设的加载数量阈值；
若是，则确定所述初始数值范围为对应的第N比例尺图层对应的属性值范围；
若否，则对所述初始数值范围和所述残余数值范围进行调整，以使各个所述初始数值范围对应的SAR数据点的个数小于等于所述加载数量阈值，生成第N比例尺图层对应属性值范围。
其中，所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述区域索引规则，则根据所述SAR数据点的坐标，将所述SAR数据点分为与预设的各个一级区域范围对应的第一区域SAR数据点集，其中，N级区域范围为预设的第N区域图层对应的区域范围；
根据预设的加载数量阈值和各个所述SAR数据点的属性值，将第一区域SAR数据点集中各个SAR数据点的属性值，将所述第一区域SAR数据点集中的SAR数据点分为第一加载SAR数据点集和第一待分SAR数据点集；
根据所述SAR数据点的坐标，将所述第一待分SAR数据点集中的SAR数据点分为与预设的二级区域范围对应的第二区域SAR数据点集；
迭代重复执行对第N区域SAR数据点集中的各个SAR数据点分组，直至得到第M-1加载SAR数据点集和第M-1待分SAR数据点集，并将所述第M-1待分SAR数据点集作为第M加载SAR数据点集；
根据各个第N级区域图层对应的区域索引值，确定各个第N加载SAR数据点集中的SAR数据点对应的区域索引值。
其中，所述当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值，具体包括：
当接收到显示指令时，根据所述目标指令中的目标信息，确定待显示图层；
根据所述待显示图层，将对应的索引值作为目标索引值。
其中，所述根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像，具体包括：
根据第一区域图层或第一比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像；
迭代重复执行根据第N区域图层或第N比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至所述初始图像中，直至当前加载的SAR数据点对应的索引值等于目标索引值，生成目标显示图像。
其中，所述获取待加载的SAR数据点之前，还包括：
预先设置若干组测试数据集，并依次加载各组所述测试数据集，记录每一次加载的加载时间；
根据所述加载时间和对应的测试数据集中的测试点的数量，计算不同数量的测试数据集对应的加载速度；
将前一个加载的测试数据集对应的加载速度为被减数，后一个加载的测试数据集对应的减数，计算后一个加载的测试数据集对应的速度变化值；
将所述速度变化值中最大的速度变化值对应的测试数据集的数据量作为加载数量阈值。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能终端，其中，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的SAR数据点可视化插件，所述SAR数据点可视化插件被所述处理器执行时实现如上所述的SAR数据点可视化方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有SAR数据点可视化插件，所述SAR数据点可视化插件被处理器执行时实现如上所述的SAR数据点可视化方法的步骤。
本发明在获取待加载的SAR数据点后，为每一个SAR数据点建立一个索引值，当接收到显示指令时，再根据其中的目标信息，确定最终加载的目标索引值，然后根据目标索引值，寻找到对应的SAR数据点，并将其依次加载至空白图像中，从而生成显示目标图像。为了保证每一次加载都能以最快的速度加载，在本方案中，通过对每一个索引值对应的SAR数据点的数量限制，每一次加载只加载一个索引值对应的SAR数据点。此外，本发明还提供两种建立索引的方式，一种是基于各个SAR数据点对应的属性值建立索引值的属性值索引规则，一种是基于各个SAR数据点对应的坐标建立索引值的区域索引规则。前者根据SAR数据点的属性值，可实现按照一定的属性值逐步显示SAR数据点；后者可锁定固定的区域进行显示，以精确定位用户想要观看的区域内的SAR数据点。
附图说明
图1是本发明SAR数据点可视化方法提供的较佳实施例的流程图；
图2是本发明SAR数据点可视化方法提供的基于属性值索引规则进行SAR数据点加载的示意图；
图3是本发明SAR数据点可视化方法提供的基于区域索引规则进行SAR数据点加载的示意图；
图4为本发明智能终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明较佳实施例所述的SAR数据点可视化方法，如图1所示，所述SAR数据点可视化方法包括以下步骤：
步骤S100，获取待加载的SAR数据点。
具体地，本实施例的执行主体为SAR数据点可视化程序或安装于SAR数据处理软件，例如完整的遥感图像处理平台(The Environment for Visualizing Images，ENVI)等软件的SAR可视化插件。先读取指定位置，以获取待加载的SAR数据点。在本实施例中，SAR数据点可通过车载或星载仪器采集。
进一步地，本实施例中，由于每个设备的参数和性能不同，因此每个设备上运行所述SAR数据点可视化插件的效率不同，在步骤S100之前，还包括：
步骤S110，预先设置若干组测试数据集，并依次加载各组所述测试数据集，记录每一次加载的加载时间。
具体地，预先获取一定数量的测试数据集，测试数据集的数量可根据经常使用的场景确定。再将测试数据集分为几组，依次进行加载，在本实施例中，第一组测试数据集为x个测试点，第二组测试数据集测试点的数量为n，第三组测试数据集测试点的数量为n……，其中，x和n都为正数。
以组为单位，依次加载所述测试数据集，并在开始加载时和结束加载时，记录对应的开始加载时刻和加载结束时刻，例如第一组测试数据集的加载开始时刻为t10，加载结束时刻为t11。根据每组测试数据集对应的加载开始时刻和加载结束时刻，计算对应的加载时间。例如第一组测试数据集对应的加载时间T1＝t11-t10。
步骤S120，根据所述加载时间和对应的测试数据集中的测试点的数量，计算不同数量的测试数据集对应的加载速度。
具体地，根据加载时间和测试数量集中的测试点的数量，计算每一个测试数据集对应的加载速度，例如第一组测试数据集中的测试点的数量为x，加载时间为T1，因此加载速度为v1＝x/T1。
步骤S130，将前一个加载的测试数据集对应的加载速度为被减数，后一个加载的测试数据集对应的减数，计算后一个加载的测试数据集对应的速度变化值。
具体地，采用减法，计算除第一组测试数据集外的各个测试数据对应的速度变化值，例如第二组测试数据集的加载时间为T2，加载速度v2＝(x+n)/T2，其对应的速度变化值为Δv2＝v1-v2。速度变化值用于描述不同数量的测试数据点之间的速度变化幅度。
步骤S140，将所述速度变化值中最大的速度变化值对应的测试数据集的数据量作为加载数量阈值。
具体地，由于随着加载的数据点的数量级越来越高，加载到后面速度必然会越来越慢，而速度的变化是有最大值。计算了每一组测试数据集对应的速度变化值后，本实施例将最大的速度变化值对应的测试数据集的数据量作为加载数量阈值。因此，当加载的数量大于这一阈值，则加载速度会大幅度下降，在实际加载时，应尽量避免每一次加载的数据点的数量大于所述加载数量阈值。为方便描述，本实施中，计算得到的加载数量阈值为100。
此外，本实施例中以便于比较加载速度，每一组测试数据集的中的测试点的数量的差值相同，但在实际过程中，可自由设定每个测试点集中的测试点的数量。
步骤S200，根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值。
具体地，预设一个索引规则，确定每一个SAR数据点对应的索引值。所述索引规则可根据每一个SAR数据点的坐标，属性值等方面确定。索引值可以是数字、字母、特殊符号及组合等形式，每一个SAR数据点对应的索引值都是确定的，一个索引值可对应多个不同的SAR数据点。
进一步地，所述索引规则包括属性索引规则、区域索引规则和混合索引规则，所述索引值包括属性索引值、区域索引值和混合索引值。
所述属性索引规则是根据各个SAR数据点的属性值确定对应的属性索引值的索引规则；
所述区域索引规则是根据各个SAR数据点的坐标，确定对应的区域索引值的索引规则；
所述混合索引规则是根据各个SAR数据点的坐标和属性值确定对应的混合索引值的索引规则。
具体地，SAR数据点在初始采集后会具有一定的属性，例如形变量。以形变量为例，获取的SAR数据点的形变量的数值范围在1～100mm之间，然后将其分为两组，一组为1～50mm，一组为51～100mm，然后将第一属性索引值作为第一组数据点对应的索引值，将第二属性索引值作为第二组数据点对应的索引值。
而每一个SAR数据点在采集的时候，会根据发送雷达的地点和方向，记录其坐标，所述区域索引规则为根据各个SAR数据点的坐标，确定对应的区域索引值。例如有三个SAR数据点，其中一个坐标位于A市，另外两个位于B市，而位于B市的两个SAR数据点，一个位于C区，一个位于D区，则根据其所在区域，这三个SAR数据点分别对应的区域索引值为A市、B市-C区和B市-D区。
SAR数据点的属性值和坐标并不存在冲突，不同坐标对应的SAR数据点的属性值可能相同，也可能不同。混合索引规则即指根据坐标和属性值两个方面，确定对应的索引值的索引规则，具体过程与属性索引规则和区域索引规则类似，在此不再赘述。
除上述三种索引规则外，还可包括自定义索引规则，自定义规则是用户根据自身不同的需求，设定不同的索引规则。例如用户根据每个SAR数据点的重要性，赋予不同的梯度的权重值，位于同一梯度的权重值对应同一索引值，因此，在进行SAR数据点可视化时，可根据SAR数据点的重要性等进行数据的可视化，以满足用户不同的需求。
进一步地，步骤S200包括：
步骤S211，若所述索引规则为所述属性索引规则，则根据预设的比例尺图层数量，创建与预设的第N比例尺图层对应的属性索引值，其中，N为小于等于M的正数，M等于所述比例尺图层数量第N-1比例尺图层的数值比例尺小于第N比例尺图层。
具体地，所述SAR数据点可视化插件中可提供不同比例尺图层的可视化。比例尺图层的数量可以程序内设，也可以根据用户输入的数值比例尺大小进行设定，例如用户输入的数值比例尺最小值为1:10000，最大值为1:100，根据两者的差值，预先设置前一图层和后一图层之间的倍数为10，则比例尺图层有三张，数值比例尺分别为1:10000、1:1000和1:100。然后从预设的索引值库中随机选择三个索引值，并与每一个图层进行对应，从而创建与每一个比例尺图层对应的属性索引值。例如第一比例尺图层的数值比例尺为1:10000，对应的索引值为“001”，第二比例尺图层的数值比例尺为1:1000，对应的索引值为“002”，第三比例尺图层的数值比例尺为1:100，对应的索引值为“003”。
步骤S212，根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围。
具体地，根据所述SAR数据点的属性值，可划分多个属性值范围，并且将每一个属性值范围与预设的各个比例尺图层对应。例如第一比例尺图层加载形变值小的SAR数据点，第二比例尺图层加载形变值中等的SAR数据点，第三比例尺图层加载形变值大的SAR数据点。然后根据SAR数据点的形变值，确定预设的各个第N比例尺图层对应的属性值范围。确定方式很多，例如将形变值的最大值和最小值作为初始范围的最大值和最小值，然后根据图层数量，将初始范围分为几个相同长度的等分，得到多个属性值范围。
进一步地，为了加载对应同一属性索引值的SAR数据点的加载速率，步骤S212包括：
步骤S2121，根据所述SAR数据点的属性值，创建与第一比例尺图层至第M-1比例尺图层对应的初始数值范围和与第M比例尺图层对应的残余数值范围。
在本实施例中，所述图层数量为3，因此先根据所述SAR数据点的属性值，创建2个初始数值范围和1个残余数值范围。例如SAR数据点的属性值为1～100mm，创设的初始数值范围为1～333mm和334～666mm，残余数值范围为667～100mm。
步骤S2122，判断对应同一所述初始数值范围的SAR数据点的数量是否小于等于预设的加载数量阈值。
具体地，在第一个实施过程中，初始数值范围为1～333mm所对应的SAR数据点的数量为100，初始数值范围为334～666mm所对应的SAR数据点的数量为110。在第二个实施过程中，初始数值范围为1～333mm和初始数值范围为334～666mm对应的SAR数据点的数量都为100。
步骤S2123，若是，则确定所述初始数值范围为对应的第N比例尺图层对应的属性值范围。
具体地，在第二个实施过程中，每一个初始数值范围对应的SAR数据点的数量小于等于所述加载数量阈值，在后续进行加载时候，加载速度较快，因此将所述初始数值范围为所述属性值范围。
步骤S2124，若否，则对所述初始数值范围和所述残余数值范围进行调整，以使各个初始数值范围对应的SAR数据点的个数小于等于所述加载数量阈值，生成各个第N比例尺图层对应属性值范围。
具体地，在第一个实施过程中，初始数值范围为334～666mm所对应的SAR数据点的数量大于加载数量阈值100，因此需要对初始数值范围进行调整，从而以使每一个初始数值范围对应的SAR数据点的个数小于等于所述加载数量阈值。只有符合这一条件的初始数值才为属性值范围。
此外，残余数值范围对应的SAR数据点的数量为总的SAR数据点的数量减去所有初始数值范围对应的SAR数据点的数量。
步骤S213，根据所述属性值范围，确定各个SAR数据点对应的属性索引值。
具体地，确定所述属性值范围后，由于每一个比例尺图层对应的属性值范围不同，可根据各个SAR数据点的属性值，确定每个SAR数据点对应的属性索引值。
在本实施例的第二种实施方式中，采用的索引规则为区域索引规则，步骤S200还包括：
步骤S221，若所述索引规则为所述区域索引规则，则根据所述SAR数据点的坐标，将所述SAR数据点分为与预设的各个一级区域范围对应的第一区域SAR数据点集。
具体地，预先设置不同等级的区域范围，其中一级区域范围包括多个二级区域范围，二级区域范围包括多个三级区域范围，……M-1级区域范围包括多个M级区域范围。
若所述索引规则为所述区域索引规则，则先根据所述SAR数据点的坐标，确定各个SAR数据点与各个一级区域范围之间的对应关系，从而生成多个第一区域SAR数据点集。
步骤S222，根据预设的加载数量阈值和各个所述SAR数据点的属性值，将第一区域SAR数据点集中各个SAR数据点的属性值，将所述第一区域SAR数据点集中的SAR数据点分为第一加载SAR数据点集和第一待分SAR数据点集。
具体地，第一区域SAR数据点集是根据坐标划分的数据点集，但在加载时，若直接根据区域进行加载，第一每个区域划分的大小不同，数据量也不同，若直接根据SAR数据点的坐标进行加载，也很可能出现加载过慢的现象，而以SAR数据点的数据量来反向进行区域划分，则区域划分可能跟实际的区域相差太大，数据的有效性较差。例如100个SAR数据点都位于Y街道，若用户想看包含Y街道的B市的采集的SAR数据点，可能只加载完Y街道的SAR数据点就无法正常加载。
因此在本实施例中，根据各个SAR数据点的属性值，将第一区域SAR数据点集中的SAR数据点分为第一加载SAR数据点集和第一待分SAR数据点集。其中，所述第一加载SAR数据点集即代表第一区域，后续用户想要查看包含第一区域的SAR数据点时，加载所述第一加载SAR数据点集中的数据点。
步骤S223，根据所述SAR数据点的坐标，将所述第一待分SAR数据点集中的SAR数据点分为与预设的二级区域范围对应的第二区域SAR数据点集。
具体地，再根据SAR数据点的坐标和预设的二级区域范围，将所述第一待分SAR数据点集中的SAR数据点分为第二区域SAR数据点集。
步骤S224，迭代重复执行对第N区域SAR数据点集中的各个SAR数据点分组，直至得到第M-1加载SAR数据点集和第M-1待分SAR数据点集，并将所述第M-1待分SAR数据点集作为第M加载SAR数据点集。
具体地，依次类推，迭代重复执行上述的根据各级区域范围，确定各级的区域SAR数据点集和各级待分SAR数据点集，直至N＝M-1，得到第M-1加载SAR数据点集和第M-1待分SAR数据点集，因为M等于图层的数量，因此第M-1待分SAR数据点集不再进行下一步划分，将第M-1待分SAR数据点集作为第M加载数据点集。
例如一级区域范围为A市和B市，二级区域范围有B市中的C区和D区，C区中又有D街道和E街道，那A市和B市对应的第一索引值分别为“A100”和“A200”，而C区和D区对应的第二索引值分别为“A210”和“A220”，D街道和E街道对应的第三索引值分别为“A211”和“A212”。因此A市对应的第一加载SAR数据点对应的第一属性值为“A100”，而D区对应的第二加载SAR数据点对应的第二属性值为“A220”。
步骤S225，根据各个第N级区域图层对应的区域索引值，确定各个第N加载SAR数据点集中的SAR数据点对应的区域索引值。
具体地，每一个区域范围都对应一个区域索引值，例如有三个二级区域范围，每一个二级区域范围对应一个二级区域索引值，根据各个第二加载SAR数据点对应的二级区域范围，可确定与第二加载SAR数据点集中各个SAR数据点对应的二级区域索引值。
步骤S300，当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值。
具体地，用户可通过键盘鼠标等方式输入显示指令，对所述显示指令进行解析，生成所述目标显示指令中的目标信息。所述目标信息是用于确定待显示图层的级别，可以为该图层的属性，例如比例尺，区域范围，也可以直接是该图层的序号。
例如用户输入期望显示的图层为数值比例尺为1:100的比例尺图层，则根据该数值，确定用户想要观看的比例尺为1:100的比例尺图层，也就是第三比例尺图层。然后根据将第一比例尺图层，将第一至第三属性索引值作为目标索引值。
进一步地，步骤S300包括：
步骤S310，当接收到显示指令时，根据所述目标指令中的目标信息，确定待显示图层。
具体地，若所述图层为比例尺图层，当接收到显示指令时，对所述显示指令进行解析，得到目标信息，然后根据所述目标信息，确定其对应的序号为待显示图层的目标序号。
例如，在本实施例中，所述待显示图层的目标序号为三。
若所述待显示图层为区域图层，当接收到显示指令时，对所述显示指令进行解析，得到目标信息，所述目标信息包括待显示图层的目标区域范围。
根据所述目标区域范围，可确定待显示图层。
例如，目标信息为待显示区域为C区，则可待显示图层为区域图层的第三图层，且对应的三级区域范围为C区。
步骤S320，根据所述待显示图层，将对应的索引值作为目标索引值。
具体地，根据所述待显示图层的目标序号为三，将索引值中序号等于三的序号值作为目标索引值，例如上述的第三属性索引值。
步骤S400，根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像。
具体地，确定目标索引值后，根据目标索引值，从一开始，依次根据所述索引值，将对应的SAR数据点加载至空白图层中，生成目标显示图像。
以上述以形变值为属性值确定属性索引值为例，先加载属性索引值为“001”的SAR数据点，然后加载属性索引值为“002”的SAR数据点，最后加载索引值为“003”的SAR数据点，加载完最后一个数据点时，生成目标显示图像。
进一步地，参阅图2和图3，其中，黑色的点表示后一个图层新加载的SAR数据点；步骤S400包括：
步骤S410，根据第一区域图层或第一比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像。
具体地，所述第一索引值包括前文的第一属性索引值和第一区域索引值。在本实施例的第一种实施方式中，先根据第一属性索引值，将对应第一属性索引值的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像。如图2所示，先根据第一比例尺图层对应属性索引值，将属于B市的SAR数据点加载至空白图像中，得到初始图像。
在本实施例的第二种实时方式中，先根据第一区域索引值，将对应第一区域索引值的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像。如图3所示，先根据第一区域图层对应区域索引值，将属于B市的SAR数据点加载至空白图像中，得到初始图像。
步骤S420，迭代重复执行根据第N区域图层或第N比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至所述初始图像中，直至当前加载的SAR数据点对应的索引值等于目标索引值，生成目标显示图像。
具体地，在本实施例的第一种实施方式中，再根据第二属性索引值，将对应的SAR数据点加载至初始图像中，得到第二图像，最后根据第三属性索引值，将对应的SAR数据点加载至第二图像中，得到第三图像。由于目标索引值为第三属性索引值，因此所述第三图像为目标显示图像。
在本实施例的第二种实施方式中，再根据第二区域索引值，将对应的SAR数据点加载至初始图像中，得到第二图像，最后根据第三区域索引值，将对应的SAR数据点加载至第二图像中，得到第三图像。由于目标索引值为第三区域索引值，因此所述第三图像为目标显示图像。
此外，若采用混合索引规则，创建各个SAR数据点的索引值，则在加载时，可先根据属性值索引规则对应的加载方式加载，再根据区域索引值规则对应的加载方式加载，或者两者穿插进行。例如在加载B市区域范围对应的SAR数据点时，采用属性值索引规则依次加载B市区域范围对应的SAR数据点。
进一步地，如图4所示，基于上述SAR数据点可视化方法，本发明还相应提供了一种智能终端，所述智能终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图4仅示出了智能终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述智能终端的内部存储单元，例如智能终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述智能终端的外部存储设备，例如所述智能终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述智能终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述智能终端的应用软件及各类数据，例如所述安装智能终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有SAR数据点可视化插件40，该SAR数据点可视化插件40可被处理器10所执行，从而实现本申请中SAR数据点可视化方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述SAR数据点可视化方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述智能终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述智能终端的部件10-30通过***总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中SAR数据点可视化插件40时实现以下步骤：
获取待加载的SAR数据点；
根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值；
当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值；
根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像。
其中，所述索引规则包括属性索引规则和区域索引规则，所述索引值包括属性索引值和区域索引值；
所述属性索引规则是根据各个SAR数据点的属性值确定对应的属性索引值的索引规则；
所述区域索引规则是根据各个SAR数据点的坐标，确定对应的区域索引值的索引规则。
其中，所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述属性索引规则，则根据预设的比例尺图层的数量，创建与预设的第N比例尺图层对应的属性索引值，其中，N为小于等于所述比例尺图层的数量的正数，第N-1比例尺图层的数值比例尺小于第N比例尺图层的数值比例尺；
根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围；
根据所述属性值范围，确定各个SAR数据点对应的属性索引值。
其中，所述根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围，具体包括：
根据所述SAR数据点的属性值，创建与第一比例尺图层至第M-1比例尺图层对应的初始数值范围和与第M比例尺图层对应的残余数值范围；
判断对应同一所述初始数值范围的SAR数据点的数量是否小于等于预设的加载数量阈值；
若是，则确定所述初始数值范围为对应的第N比例尺图层对应的属性值范围；
若否，则对所述初始数值范围和所述残余数值范围进行调整，以使各个所述初始数值范围对应的SAR数据点的个数小于等于所述加载数量阈值，生成第N比例尺图层对应属性值范围。
其中，所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述区域索引规则，则根据所述SAR数据点的坐标，将所述SAR数据点分为与预设的各个一级区域范围对应的第一区域SAR数据点集，其中，N级区域范围为预设的第N区域图层对应的区域范围；
根据预设的加载数量阈值和各个所述SAR数据点的属性值，将第一区域SAR数据点集中各个SAR数据点的属性值，将所述第一区域SAR数据点集中的SAR数据点分为第一加载SAR数据点集和第一待分SAR数据点集；
根据所述SAR数据点的坐标，将所述第一待分SAR数据点集中的SAR数据点分为与预设的二级区域范围对应的第二区域SAR数据点集；
迭代重复执行对第N区域SAR数据点集中的各个SAR数据点分组，直至得到第M-1加载SAR数据点集和第M-1待分SAR数据点集，并将所述第M-1待分SAR数据点集作为第M加载SAR数据点集；
根据各个第N级区域图层对应的区域索引值，确定各个第N加载SAR数据点集中的SAR数据点对应的区域索引值。
其中，所述当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值，具体包括：
当接收到显示指令时，根据所述目标指令中的目标信息，确定待显示图层；
根据所述待显示图层，将对应的索引值作为目标索引值。
其中，所述根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像，具体包括：
根据第一区域图层或第一比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像；
迭代重复执行根据第N区域图层或第N比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至所述初始图像中，直至当前加载的SAR数据点对应的索引值等于目标索引值，生成目标显示图像。
其中，所述获取待加载的SAR数据点之前，还包括：
预先设置若干组测试数据集，并依次加载各组所述测试数据集，记录每一次加载的加载时间；
根据所述加载时间和对应的测试数据集中的测试点的数量，计算不同数量的测试数据集对应的加载速度；
将前一个加载的测试数据集对应的加载速度为被减数，后一个加载的测试数据集对应的减数，计算后一个加载的测试数据集对应的速度变化值；
将所述速度变化值中最大的速度变化值对应的测试数据集的数据量作为加载数量阈值。
本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有SAR数据点可视化插件，所述SAR数据点可视化插件被处理器执行时实现如上所述的SAR数据点可视化方法的步骤。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种SAR数据点可视化方法，其特征在于，所述SAR数据点可视化方法包括：
获取待加载的SAR数据点；
根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值；
所述索引规则包括属性索引规则和区域索引规则，所述索引值包括属性索引值和区域索引值；
所述属性索引规则是根据各个SAR数据点的属性值确定对应的属性索引值的索引规则；
所述区域索引规则是根据各个SAR数据点的坐标，确定对应的区域索引值的索引规则；
所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述属性索引规则，则根据预设的比例尺图层的数量，创建与预设的第N比例尺图层对应的属性索引值，其中，N为小于等于所述比例尺图层的数量的正数，第N-1比例尺图层的数值比例尺小于第N比例尺图层的数值比例尺；
根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围；
根据所述属性值范围，确定各个SAR数据点对应的属性索引值；
所述根据所述SAR数据点的属性值，确定所述第N比例尺图层对应的属性值范围，具体包括：
根据所述SAR数据点的属性值，创建与第一比例尺图层至第M-1比例尺图层对应的初始数值范围和与第M比例尺图层对应的残余数值范围，其中，M等于所述比例尺图层的数量；
判断对应同一所述初始数值范围的SAR数据点的数量是否小于等于预设的加载数量阈值；
若是，则确定所述初始数值范围为对应的第N比例尺图层对应的属性值范围；
若否，则对所述初始数值范围和所述残余数值范围进行调整，以使各个所述初始数值范围对应的SAR数据点的个数小于等于所述加载数量阈值，生成第N比例尺图层对应属性值范围；
当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值；根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像。
2.根据权利要求1所述的SAR数据点可视化方法，其特征在于，所述根据预设的索引规则，确定各个所述SAR数据点对应的索引值，具体包括：
若所述索引规则为所述区域索引规则，则根据所述SAR数据点的坐标，将所述SAR数据点分为与预设的各个一级区域范围对应的第一区域SAR数据点集，其中，N级区域范围为预设的第N区域图层对应的区域范围；
根据预设的加载数量阈值和各个所述SAR数据点的属性值，将第一区域SAR数据点集中各个SAR数据点的属性值，将所述第一区域SAR数据点集中的SAR数据点分为第一加载SAR数据点集和第一待分SAR数据点集；
根据所述SAR数据点的坐标，将所述第一待分SAR数据点集中的SAR数据点分为与预设的二级区域范围对应的第二区域SAR数据点集；
迭代重复执行对第N区域SAR数据点集中的各个SAR数据点分组，直至得到第M-1加载SAR数据点集和第M-1待分SAR数据点集，并将所述第M-1待分SAR数据点集作为第M加载SAR数据点集；
根据各个第N级区域图层对应的区域索引值，确定各个第N加载SAR数据点集中的SAR数据点对应的区域索引值。
3.根据权利要求2所述的SAR数据点可视化方法，其特征在于，所述当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定所述索引值中的目标索引值，具体包括：
当接收到显示指令时，根据所述显示指令中的目标信息，确定待显示图层；
根据所述待显示图层，将对应的索引值作为目标索引值。
4.根据权利要求3所述的SAR数据点可视化方法，其特征在于，所述根据所述目标索引值，将对应的所述SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成目标显示图像，具体包括：
根据第一区域图层或第一比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至预设的空白图像中，生成初始图像；
迭代重复执行根据第N区域图层或第N比例尺图层对应的索引值，将对应的SAR数据点加载至所述初始图像中，直至当前加载的SAR数据点对应的索引值等于目标索引值，生成目标显示图像。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的SAR数据点可视化方法，其特征在于，所述获取待加载的SAR数据点之前，还包括：
预先设置若干组测试数据集，并依次加载各组所述测试数据集，记录每一次加载的加载时间；
根据所述加载时间和对应的测试数据集中的测试点的数量，计算不同数量的测试数据集对应的加载速度；
将前一个加载的测试数据集对应的加载速度为被减数，后一个加载的测试数据集对应的减数，计算后一个加载的测试数据集对应的速度变化值；
将所述速度变化值中最大的速度变化值对应的测试数据集的数据量作为加载数量阈值。
6.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的SAR数据点可视化插件，所述SAR数据点可视化插件被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的SAR数据点可视化方法的步骤。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有SAR数据点可视化插件，所述SAR数据点可视化插件被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的SAR数据点可视化方法的步骤。
CN202011078774.8A 2020-10-10 2020-10-10 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质 Active CN112462366B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011078774.8A CN112462366B (zh) 2020-10-10 2020-10-10 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质
PCT/CN2020/131152 WO2022073287A1 (zh) 2020-10-10 2020-11-24 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011078774.8A CN112462366B (zh) 2020-10-10 2020-10-10 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112462366A CN112462366A (zh) 2021-03-09
CN112462366B true CN112462366B (zh) 2023-08-08

Family

ID=74834005

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011078774.8A Active CN112462366B (zh) 2020-10-10 2020-10-10 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112462366B (zh)
WO (1) WO2022073287A1 (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05143461A (ja) * 1991-11-25 1993-06-11 Fujitsu Ltd 仮想記憶アドレス空間アクセス制御方式
JP2001331353A (ja) * 2000-05-22 2001-11-30 Teijin Ltd データベースへのデータ入力システム及びそのプログラムを記憶した記録媒体
CN102693319A (zh) * 2012-05-31 2012-09-26 北京拓维思科技有限公司 基于金字塔的海量激光雷达点云存储方法
CN103226610A (zh) * 2013-05-07 2013-07-31 华为技术有限公司 数据库表查询方法和装置
CN104199949A (zh) * 2014-09-12 2014-12-10 中电海康集团有限公司 一种实时环境下利用网格实现大规模动态目标可视化方法
CN104281701A (zh) * 2014-10-20 2015-01-14 北京农业信息技术研究中心 分布式多尺度空间数据查询方法及***
CN104599324A (zh) * 2015-02-06 2015-05-06 浪潮集团有限公司 一种基于gis平台的地图数据加载方法及装置
CN107577506A (zh) * 2017-08-07 2018-01-12 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种数据预加载的方法和***
JP2018205146A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日本電気株式会社 レーダ画像処理装置とレーダ画像処理装置方法およびレーダ画像処理装置プログラム
CN109165272A (zh) * 2018-08-21 2019-01-08 东北大学 面向高分遥感影像的地理信息可视化分析***
CN110221257A (zh) * 2019-07-02 2019-09-10 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 一种海面目标探测虚警抑制方法、装置及雷达***
CN110399441A (zh) * 2019-07-04 2019-11-01 佳都新太科技股份有限公司 一种海量点数据聚合渲染方法、装置、设备及存储介质
CN110659373A (zh) * 2019-08-27 2020-01-07 浙江大华技术股份有限公司 图像检索的方法、设备、计算机设备和存储介质
CN111079515A (zh) * 2019-10-29 2020-04-28 深圳先进技术研究院 基于遥感大数据的区域监测方法、装置、终端及存储介质
CN111125270A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 百度在线网络技术（北京）有限公司 地图构建和加载的方法及装置
CN111666076A (zh) * 2020-06-02 2020-09-15 广州酷狗计算机科技有限公司 图层添加方法、装置、终端及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103135096A (zh) * 2013-01-11 2013-06-05 北京理工大学 一种合成孔径雷达成像处理转置存储方法和数据访问方法
CN107064895B (zh) * 2017-03-08 2019-09-17 北京航空航天大学 星载合成孔径雷达图像的模糊抑制方法和装置
CN111460060B (zh) * 2020-03-04 2023-03-28 华中科技大学 一种用户感兴趣区域遥感影像空间索引方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05143461A (ja) * 1991-11-25 1993-06-11 Fujitsu Ltd 仮想記憶アドレス空間アクセス制御方式
JP2001331353A (ja) * 2000-05-22 2001-11-30 Teijin Ltd データベースへのデータ入力システム及びそのプログラムを記憶した記録媒体
CN102693319A (zh) * 2012-05-31 2012-09-26 北京拓维思科技有限公司 基于金字塔的海量激光雷达点云存储方法
CN103226610A (zh) * 2013-05-07 2013-07-31 华为技术有限公司 数据库表查询方法和装置
CN104199949A (zh) * 2014-09-12 2014-12-10 中电海康集团有限公司 一种实时环境下利用网格实现大规模动态目标可视化方法
CN104281701A (zh) * 2014-10-20 2015-01-14 北京农业信息技术研究中心 分布式多尺度空间数据查询方法及***
CN104599324A (zh) * 2015-02-06 2015-05-06 浪潮集团有限公司 一种基于gis平台的地图数据加载方法及装置
JP2018205146A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日本電気株式会社 レーダ画像処理装置とレーダ画像処理装置方法およびレーダ画像処理装置プログラム
CN107577506A (zh) * 2017-08-07 2018-01-12 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种数据预加载的方法和***
CN109165272A (zh) * 2018-08-21 2019-01-08 东北大学 面向高分遥感影像的地理信息可视化分析***
CN111125270A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 百度在线网络技术（北京）有限公司 地图构建和加载的方法及装置
CN110221257A (zh) * 2019-07-02 2019-09-10 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 一种海面目标探测虚警抑制方法、装置及雷达***
CN110399441A (zh) * 2019-07-04 2019-11-01 佳都新太科技股份有限公司 一种海量点数据聚合渲染方法、装置、设备及存储介质
CN110659373A (zh) * 2019-08-27 2020-01-07 浙江大华技术股份有限公司 图像检索的方法、设备、计算机设备和存储介质
CN111079515A (zh) * 2019-10-29 2020-04-28 深圳先进技术研究院 基于遥感大数据的区域监测方法、装置、终端及存储介质
CN111666076A (zh) * 2020-06-02 2020-09-15 广州酷狗计算机科技有限公司 图层添加方法、装置、终端及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法;邰滢滢等;《计算机工程》;第35卷(第22期);第281-282页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112462366A (zh) 2021-03-09
WO2022073287A1 (zh) 2022-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10832478B2 (en) Method and system for virtual sensor data generation with depth ground truth annotation
CN108629231B (zh) 障碍物检测方法、装置、设备及存储介质
CN102566981B (zh) 并行处理机器学习决策树训练
US11176481B2 (en) Evaluation of a training set
US8281246B2 (en) Travelogue-based contextual map generation
JP2015210750A (ja) 検出装置、検出方法、およびプログラム
EP4022514A1 (en) Multi-agent simulations
CN113326314B (zh) 数据可视化方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN104200422A (zh) 一种用于遥感图像处理的专家***
CN112764004B (zh) 一种点云处理方法、装置、设备及存储介质
CN112462366B (zh) 一种sar数据点可视化方法、智能终端及存储介质
US8717365B2 (en) Polyline vertex reduction
US20170131183A1 (en) Device, method, and program for crash simulation
CN116977943A (zh) 道路要素的识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质
US8300053B2 (en) System and method for fitting images in an electronic device
CN116107576A (zh) 页面组件的渲染方法、装置、电子设备和车辆
Yu et al. Tabula in action: A sampling middleware for interactive geospatial visualization dashboards
CN103063219A (zh) 一种导航电子地图预处理及显示方法
CN109686077A (zh) 车辆行驶状况监控方法和装置
CN115237097A (zh) 自动驾驶仿真测试方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111639195B (zh) 一种知识图谱的显示方法、显示装置及可读存储介质
Fickenscher et al. Modeling, programming and performance analysis of automotive environment map representations on embedded GPUs
US9978114B2 (en) Systems and methods for optimizing graphics processing for rapid large data visualization
US10379241B2 (en) Truncation diagram determination for a pluri-Gaussian estimation
US9754180B2 (en) Robust automatic computation of ridges and valleys of a height field

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant