城市内涝监测预警系统研究

为实现城市内涝管理的智能化和高效化,解决传统手段难以实时监测和及时响应的问题,本文提出利用物联网和地理信息系统(GIS)技术,开发城市内涝监测预警系统的建设方案,构建了全新的城市内涝监测预警网络,搭建了城市内涝监测预警系统,并详细阐述了系统实现的关键技术、功能模块以及应用成效。该系统为应急管理部门提供了高效、实时的涝情管理工具,以确保在涝情发生时能够迅速、准确地做出决策,最大程度地降低涝情对城市运行和市民生活的影响,保障城市的安全与稳定。

面向室内弱纹理场景多特征融合RGB-D SLAM方法

针对室内弱纹理场景下特征点数量不足导致即时定位与建图(SLAM)系统跟踪丢失和重建精度差的问题,提出了一种顾及约束退化的多特征融合RGB-D SLAM算法。为了充分利用线和平面特征对位姿估计的约束,分别建立了线和平面误差方程,并通过对海森矩阵进行特征值分解,定量分析了线和平面特征位姿约束的退化情况,建立了顾及约束退化的多特征融合目标优化函数。此外,基于曼哈顿世界假设,建立了曼哈顿坐标系,充分利用曼哈顿世界假设的优势,对旋转矩阵的“零漂移”进行估计,以提供准确的初始值支持平面匹配和位姿优化。实验结果表明,引入线和面特征建立光束法方程后,所提出的方法在弱纹理数据集ICL-NUIM上的轨迹精度相较于基准的ORB-SLAM2平均提升了37.5%,有效改善了SLAM系统在弱纹理场景中的轨迹精度。