随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

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超图JS仿照百度测量功能，此功能可以进行距离量测，效果和百度量测功能一样，具体的样式还可以自己改变。

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在基于 C/S 结构的地理信息系统中，由于客户端需要运行大量的应用程序，因此系统的更新和日常维护不仅需要在服务 器端，还需要在客户端进行，造成系统的可维护性 可扩展性变差 为了提高地理信息系统的可维护性和可扩展性，本文提出基于 。 B/S结构的地理信息系统，将数据库及应用程序都放置在服务器端，客户端不需要日常维护和更新根据该方案进行了陕西省子长。 县地理信息系统的设计和开发，运行结果表明B/S结构的地理信息系统具有负载平衡，可维护性好易于扩充的优点 。

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者是明尼苏达大学的一群大牛编写的超图划分软件包，效率比较高，可用性也比较强。