摘要：基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云数据集(Semantic 3D、Oakland及TerraMobilita/iQmulus3Durban)对不同方法的语义分割质量进行对比分析,结果发现:1)层次化点云语义分割方法的语义分割质量优于另外4种深度学习方法;2)考虑局部信息的深度网络(PointNet++、PointCNN、SPG)的表现优于仅考虑点云全局特征的方法(Point-Net);3)在基于深度学习的方法中,基于超点图的SPG网络在测试数据中的效果优于其他几种网络。研究结果对于实际应用选择点云语义分割方法以及点云语义分割深度网络的设计优化具有借鉴意义。

摘要：采用增量信息文件记录燃气管道的变化信息,将燃气管道及其附属设施数据分为当前数据和历史数据,存储于Oracle数据库中。采用ArcSDE空间数据库引擎和ArcEngine二次开发工具,设计了基于事务机制的更新处理策略,有效地保证了更新过程中数据的完整性和一致性。用C#程序设计语言开发了包括增量信息文件读取,燃气管网数据增量更新、历史数据归档、日志记录等功能的管道燃气数据增量更新自动化处理系统。该系统在海南民生管道燃气有限公司正式应用。本文为管道燃气数据增量更新与历史数据查询提供了一套及时、高效的应用模式。

摘要：提出了一种基于巡检终端的燃气管网增量数据采集方法,结合巡检终端业务特点,在巡检过程中顺便采集管线数据。采用Android系统平台、Spatialite数据库、Java语言开发了基于巡检终端的燃气管网增量数据采集系统,包括矢量、栅格地图显示、本地矢量数据采集与存储、增量数据输出等功能。最后,采用实际数据进行了验证。该方法可以解决目前许多管道燃气公司由于燃气管网规模不断扩大、空间数据现势性难以满足抢险、巡检等业务需求等问题。

摘要：以云南师范大学为例,以ArcGIS和SketchUp为软件平台,通过三维数字校园空间数据库建立、三维模型建模和三维场景构建等一系列步骤初步建立了云南师范大学的三维数字校园,并对三维数字校园相关技术进行了初步讨论。

摘要：分析现代城市物流采购与配送的特点和地理信息技术的优势,提出基于GIS技术的物流管理信息系统解决方案。采用GIS组件技术,建立基于ArcEngine的物流采购与配送管理信息系统,该系统实现了GIS基本操作、空间查询统计、物流数据处理与可视化管理、采购与配送管理、车辆调度、收货处理和用户管理等功能。该系统的构建对现代物流企业信息化建设具有一定参考价值与实际指导意义。