安徽理工大学：《全球卫星导航定位原理与应用》课程教学习题集（GNSS定位原理）判断题-习题

安徽理工大学：《全球卫星导航定位原理与应用》课程教学习题集（GNSS定位原理）简答题-参考答案

安徽理工大学：《全球卫星导航定位原理与应用》课程教学习题集（GNSS定位原理）简答题-习题

安徽理工大学：《全球卫星导航定位原理与应用》课程教学习题集（GNSS定位原理）名词解释

河南省开封市2012届高三第一次定位检测语文试题_河南省开封市2012届高三第一次定位检测

10.3我国大地坐标系 10.3.11954年北京坐标系 米克拉索夫斯基椭球参数,单点定位,大地原点 在前苏联普而科沃 米参考椭球面存在自西向东系统性倾斜,东部地 区大地水准面差距达+68米,南京约+57米 米几何大地测量与物理大地测量的参考面不统一 定向不明确

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

10.2参心坐标系 10.2.1参考椭球定位与定向的概念

• 定位与定性： 1）病变定位与功能障碍之间关系密切 2）相同病变在不同部位出现不同后果 • 对致病因子的病理反应较单一: 1）需熟悉基本病变 2）与临床关系密切 • 解剖生理特征的双重影响：合并症

本文从剖析道路客运供给水平与公众对美好出行需求之间不平衡不充分的矛盾入手,着力分析了“互联网+”道路客运发展形式,明确了道路客运发展的新定位,提出了推进定制客运将成为道路客运发展的新方向和新重点