《pos机矢量图》照相机矢量图

《pos机矢量图》照相机矢量图

今天给各位分享pos机矢量图的知识，其中也会对照相机矢量图进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

二维码生成的制作方法，和二维码打印机、扫描枪的选购要求？

1、二维码生成没什么差别，但是还是选择知名公司比较好，免得被加病毒，可选翼码、快拍

2、二维码网上生成的基本的是位图不是矢量图 就是印刷可能精度不够的，但是印刷设计时可以请美工处理一下就行超简单的

3、你说的扫描枪，其实就是pos机，当然也有epos。其实这个应该是跟你的后台系统一起买的，你用哪家的电子凭证系统，就用哪家的pos机就好了。

拉卡拉矢量图是啥

拉卡拉是POS机，矢量图是用ai做出来的，印刷时就需要用到，你这个应该是想要去印刷拉卡拉的矢量图，印刷出来就是幕布样式的，或是版刻、画报、展架……

Abb机器人的POSE和POS变量的区别？

ABB机器人比一般国产和日系机器人要方便很多，比如用PERS前缀声明任意类型的变量，甚至自定义数据类型变量，就可以将数据永久保存，保存的数量基本没有限制。

1、pos型表示空间位置（矢量）。

2、orient型表示在空间中的方位。

3、pose型表示坐标系（位置/方位组合）。

主要研究对象是wobj工件坐标系。pose代表坐标点的姿态，pos代表空间坐标位置的。

求工业级无人机排行榜！最好的品牌是什么？

公司简介

深圳市大疆创新科技有限公司成立于 2006 年，如今已发展成为空间智能时代的技术、影像和教育方案引领者。成立以来，大疆创新的业务从无人机系统拓展至多元化产品体系，在无人机、手持影像系统、机器人教育、智能驾驶等多个领域成为全球领先的品牌，以一流的技术产品重新定义了“中国制造”的内涵，并在更多前沿领域不断革新产品与解决方案。我们以创新为本，以人才及合作伙伴为根基，思考客户需求并解决问题，得到了全球市场的尊重和肯定。目前，大疆全球员工达14000人，除深圳总部外，在北京、上海、西安、香港、东京、洛杉矶、旧金山、鹿特丹、法兰克福等地设有办公室，支撑着全球一百多个国家和地区的销售与服务网络。

文化理念

大疆创新致力于成为持续推动人类文明进步的科技公司。

我们以“做空间智能时代的开拓者，让科技之美超越想象”为使命，致力于通过领先的产品与技术能力，与客户、伙伴携手推动产业健康良性发展，让未来的智能机器人心明眼亮有智慧，覆盖与人类活动紧密关联的整个空间，让人们的工作和生活更美好。

社会贡献

为世界带来全新视角

大疆创新经过六年积累，于 2012 年开创民用无人机行业，带来了划时代的无人机系统与影像解决方案；其面向大众消费者的手持影像系统，与专业云台相机系统、摄像增稳系统，不断刷新消费级与专业级的视频创作体验，开启了全球“天地一体”的影像新时代。

重塑人们的生产和生活方式

大疆创新为用户带来创新、可靠的产品，并迅速进入影视传媒、能源巡检、遥感测绘、农业服务、基建工程、前沿应用等多个领域，为各行各业提供了高效、安全、智能的工具。同时，我们致力于成为公共安全和应急救援中不可或缺的中坚力量，在地震、火灾、危化物品泄露、爆炸、突发疫情中提供强有力支持。

培养社会的科技创新力量

大疆创新持续深耕机器人教育领域，致力于为社会培养复合型科研人才。大疆创新发起并承办了 RoboMaster 机甲大师赛，推出了教育机器人产品，受到全球科技爱好者的追捧，并与众多国内外学校、研究机构密切合作，搭建出一套由课程、产品、赛事及相关服务构成的全栈式机器人教育解决方案。我们正与全社会一道拓展教育新边界，成就新一代技术人才。

我们坚信，人是科技发展的目的，而非工具。我们秉持“秉持公心、求真品诚、激极尽志、反思自省、积极正向、知行合一”的价值观，鼓励每一个人在做事的过程中发现自我、磨砺自我、收获成长。

通过创造最好的高科技产品，大疆创新将不断培养和成就德才兼备的人才，为志同道合的伙伴们打造实现梦想、超越自我的精神家园，为推动人类文明的进步贡献力量。

自然语言处理基础 - NLP

什么是自然语言处理

自然语言处理 （英语：natural language processing，缩写作 NLP） 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

自然语言处理有四大类常见的任务

什么是命名实体识别

命名实体识别（NER）是信息提取（Information Extraction）的一个子任务，主要涉及如何从文本中提取命名实体并将其分类至事先划定好的类别，如在招聘信息中提取具体招聘公司、岗位和工作地点的信息，并将其分别归纳至公司、岗位和地点的类别下。命名实体识别往往先将整句拆解为词语并对每个词语进行此行标注，根据习得的规则对词语进行判别。这项任务的关键在于对未知实体的识别。基于此，命名实体识别的主要思想在于根据现有实例的特征总结识别和分类规则。这些方法可以被分为有监督（supervised）、半监督（semi-supervised）和无监督（unsupervised）三类。有监督学习包括隐形马科夫模型（HMM）、决策树、最大熵模型（ME）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。这些方法主要是读取注释语料库，记忆实例并进行学习，根据这些例子的特征生成针对某一种实例的识别规则。

什么是词性标注

词性标注 (pos tagging) 是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。

什么是文本分类

该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋（BOW）模型、语言模型（ngram）和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注（POS）。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

GLUE benchmark

General Language Understanding Evaluation benchmark，通用语言理解评估基准，用于测试模型在广泛自然语言理解任务中的鲁棒性。

LM：Language Model

语言模型，一串词序列的概率分布，通过概率模型来表示文本语义。

语言模型有什么作用？通过语言模型，可以量化地衡量一段文本存在的可能性。对于一段长度为n的文本，文本里每个单词都有上文预测该单词的过程，所有单词的概率乘积便可以用来评估文本。在实践中，如果文本很长，P(wi|context(wi))的估算会很困难，因此有了简化版：N元模型。在N元模型中，通过对当前词的前N个词进行计算来估算该词的条件概率。

重要文献与资料

我们介绍词的向量表征，也称为 word embedding 。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。

在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里，每个词被表示成一个实数向量（one-hot vector），其长度为字典大小，每个维度对应一个字典里的每个词，除了这个词对应维度上的值是1，其他元素都是0。

One-hot vector虽然自然，但是用处有限。比如，在互联网广告系统里，如果用户输入的query是“母亲节”，而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理，我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨；但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量，无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity)，由于其向量正交，都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是：每个词本身的信息量都太小。所以，仅仅给定两个词，不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性，我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。

在机器学习领域里，各种“知识”被各种模型表示，词向量模型(word embedding model)就是其中的一类。通过词向量模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向量（embedding vector），如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,…],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,…]。在这个映射到的实数向量表示中，希望两个语义（或用法）上相似的词对应的词向量“更像”，这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。

词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前，传统做法是统计一个词语的共生矩阵X。

X是一个|V|×|V| 大小的矩阵，Xij表示在所有语料中，词汇表V(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数，|V|为词汇表的大小。对X做矩阵分解（如奇异值分解），得到的U即视为所有词的词向量：

但这样的传统做法有很多问题：

基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表，而是通过学习语义信息得到词向量，因此能很好地解决以上问题。

神经网络

当词向量训练好后，我们可以用数据可视化算法t-SNE[ 4 ]画出词语特征在二维上的投影（如下图所示）。从图中可以看出，语义相关的词语（如a, the, these; big, huge）在投影上距离很近，语意无关的词（如say, business; decision, japan）在投影上的距离很远。

另一方面，我们知道两个向量的余弦值在[−1,1]的区间内：两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0，两个方向完全相反的向量余弦值为-1，即相关性和余弦值大小成正比。因此我们还可以计算两个词向量的余弦相似度。

模型概览

语言模型

在介绍词向量模型之前，我们先来引入一个概念：语言模型。 语言模型旨在为语句的联合概率函数P(w1,…,wT)建模, 其中wi表示句子中的第i个词。语言模型的目标是，希望模型对有意义的句子赋予大概率，对没意义的句子赋予小概率。 这样的模型可以应用于很多领域，如机器翻译、语音识别、信息检索、词性标注、手写识别等，它们都希望能得到一个连续序列的概率。 以信息检索为例，当你在搜索“how long is a football bame”时（bame是一个医学名词），搜索引擎会提示你是否希望搜索”how long is a football game”, 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低，而与bame近似的，可能引起错误的词中，game会使该句生成的概率最大。

对语言模型的目标概率P(w1,…,wT)，如果假设文本中每个词都是相互独立的，则整句话的联合概率可以表示为其中所有词语条件概率的乘积，即：

然而我们知道语句中的每个词出现的概率都与其前面的词紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型：

N-gram neural model

在计算语言学中，n-gram是一种重要的文本表示方法，表示一个文本中连续的n个项。基于具体的应用场景，每一项可以是一个字母、单词或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种重要方法，用n-gram训练语言模型时，一般用每个n-gram的历史n-1个词语组成的内容来预测第n个词。

Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著名论文 Neural Probabilistic Language Models [ 1 ] 中介绍如何学习一个神经元网络表示的词向量模型。文中的神经概率语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）通过一个线性映射和一个非线性隐层连接，同时学习了语言模型和词向量，即通过学习大量语料得到词语的向量表达，通过这些向量得到整个句子的概率。因所有的词语都用一个低维向量来表示，用这种方法学习语言模型可以克服维度灾难（curse of dimensionality）。注意：由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛，我们在这里不用其NNLM的本名，考虑到其具体做法，本文中称该模型为N-gram neural model。

在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型，即一句话中第t个词的概率和该句话的前t−1个词相关。可实际上越远的词语其实对该词的影响越小，那么如果考虑一个n-gram, 每个词都只受其前面n-1个词的影响，则有：

给定一些真实语料，这些语料中都是有意义的句子，N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数:

其中f(wt,wt−1,…,wt−n+1)表示根据历史n-1个词得到当前词wt的条件概率，R(θ)表示参数正则项。

Continuous Bag-of-Words model(CBOW)

CBOW模型通过一个词的上下文（各N个词）预测当前词。当N=2时，模型如下图所示：

具体来说，不考虑上下文的词语输入顺序，CBOW是用上下文词语的词向量的均值来预测当前词。

其中xt为第t个词的词向量，分类分数（score）向量 z=U∗context，最终的分类y采用softmax，损失函数采用多类分类交叉熵。

Skip-gram model

CBOW的好处是对上下文词语的分布在词向量上进行了平滑，去掉了噪声，因此在小数据集上很有效。而Skip-gram的方法中，用一个词预测其上下文，得到了当前词上下文的很多样本，因此可用于更大的数据集。

如上图所示，Skip-gram模型的具体做法是，将一个词的词向量映射到2n个词的词向量（2n表示当前输入词的前后各n个词），然后分别通过softmax得到这2n个词的分类损失值之和。

我们介绍了词向量、语言模型和词向量的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向量。在信息检索中，我们可以根据向量间的余弦夹角，来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中，训练好的词向量可以用来初始化模型，以得到更好的效果。在文档分类中，有了词向量之后，可以用聚类的方法将文档中同义词进行分组，也可以用 N-gram 来预测下一个词。希望大家在本章后能够自行运用词向量进行相关领域的研究。

参考：

地图的成图方法有哪些

近年来，无人机倾斜摄影测量技术已成为测绘地理信息行业热点，大比例尺地形图是国防建设、经济建设、城市规划和科学研究的基础数据，其获取离不开我们的地形测绘工作。本专题为大家介绍一种基于无人机倾斜摄影的三维模型数据生产大比例尺地形图的方法，详细阐述了外业数据采集、三维建模、模型后处理、地形图成图的技术流程，并以占地面积6km²的青岛市藏马山景区为测区，在保证精度的前提下，实现了在无像控点情况下对测区1:2000地形图成图，在布设地面像控点情况下完成对测区1:500地形图成图。极大的降低了时间成本与人工成本，经济效益显著，具有重要的应用价值。

关键词：无人机；倾斜摄影建模；大比例尺地形图；藏马山景

1 引言

2 测区概况与技术原理

2.1 测区概况

2.2 技术原理

2.3 无人机倾斜摄影系统

3 技术路线

3.1 无像控成图

3.2 有像控成图

4 技术实施

4.1 外业数据采集

4.2 内业数据处理

4.3 三维数字成图

4.4 精度评定

2 测区概况与技术原理

2.1 测区概况

藏马山风景旅游区位于山东省青岛市黄岛区藏南镇境内，位于35°45’48.91” N至35°48’21.52”N，119°44’23.27”至119°48’4.25”E之间。

2.2 技术原理

无人机倾斜摄影技术是通过在无人机飞行平台上搭载多台数码相机，同时从垂直和倾斜多个不同的角度采集高分辨率影像，一般常用的是五镜头倾斜摄影系统，结合无人飞行平台搭载的GPS/IMU系统获取的POS数据和像控点数据，加之实时差分GPS测量技术与CORS系统。经过相关软件处理获取数字表面模型、数字正摄影像和三维模型的摄影测量技术。在建立建筑物表面模型的过程中，相比垂直影像，倾斜影像有着显著的优点，因为它能提供更好的视角去观察建筑物侧面，这一特点正好满足了建筑物表面纹理生成的需要。同一区域拍摄的垂直影像可被用来生成三维城市模型或是对生成的三维城市模型的改善。

2.3 无人机倾斜摄影系统

在这里介绍一下平台，文末会发送软件下载的百度云链接。

硬件：

RTK：华测 X9

无人机：大疆 经纬M600 PRO

五镜头相机：成都睿铂 锐眼RIY-DG3

软件：

建模软件：Context Capture

测图软件: 清华山维 EPS地理信息平台

3 技术路线

主要分为外业数据采集与内业数据处理两大模块。

(一) 外业数据采集：主要通过布设、量测像控点、检查点保证后期内业处理的精度，无人机航测采集影像数据。

(二) 内业数据处理：航飞影像结合无人机POS数据，通过外业采集像控点的位置校正影像中像控点位置，提交2~3次空中三角测量，在误差允许范围之内，生成三维实景模型，用检查点对模型进行精度评定，满足精度要求后，进行修补、优化等后处理工序，再转换格式如3mx、osgb转换成 EPS识别的 DSM 数据进行数字测图，矢量化成图的过程。

3.1无像控成图

无像控成图的关键技术在于无人机飞行平台通过其内置载波相位差分GPS技术，结合IMU惯性导航系统获取的POS 数据，依托GNSS技术，使飞行平台成为一个GNSS流动站，能够获取高精度、高密度控制点点云数据，其功能与地面像控点相同，在相关软件中进行处理，计算三维数字表面模型、数字正摄影像。在无像控点的情况下，生成的三维模型的相对精度(即内符合精度) 主要取决于相机拍摄影像时POS数据精度和影像的重叠度，所以需要设置较高主航线重叠度、航线间重叠度，以达到提高精度的目的。

3.2有像控成图

布设像控点则是在无像控的基础上，对多镜头、多幅影像中的同名特征点(布设的地面像控点)进行粗点检测、人工刺点校正，根据平差结果进行2~3轮刺点，提升精度的过程。

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