1、地图匹配：将车辆位置精准定位在车道上，帮助车辆获取更准确、全面、及时的当前位置交通状况，基于地理实体融合构建技术，以地理实体唯一编码建立实体对象，利用机器学习、深度学习对道路孪生数据建立规则库，将道路地理实体模型和统计模型进行结合实现对每个地理实体精准诊断分析及状态预测。
2、辅助环境感知：高精地图与传感器数据融合，提供更详细的环境信息，帮助车辆感知周围环境，基于点云智能矢量化技术结合地面目标空间特征、反射强度、法向量等综合特性，对目标进行筛选优化，实现地面目标的自动化提取。
3、路径规划：基于高精地图数据，为无人车规划制定最优路线。针对高精度地图测绘过程中涉及的空间、专题数据等各类结构化和非结构化数据进行融合、衍生、检查入库、管理和服务等一系列工序，打造高精度地图数据库，实现道路大数据资源的有效整合和统一管理。主要技术参数包括：（1）采用GPU技术的对视点渲染技术，实现TB级高精度道路点云数据快速加载与流畅显示；（2）采用顶点压缩、纹理压缩技术使道路倾斜摄影模型文件大小压缩为原来30%左右；（3）点云密度不低于10点/平方米。
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技术介绍
| 需求项目简述 |
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1、地图匹配：将车辆位置精准定位在车道上，帮助车辆获取更准确、全面、及时的当前位置交通状况，基于地理实体融合构建技术，以地理实体唯一编码建立实体对象，利用机器学习、深度学习对道路孪生数据建立规则库，将道路地理实体模型和统计模型进行结合实现对每个地理实体精准诊断分析及状态预测。
2、辅助环境感知：高精地图与传感器数据融合，提供更详细的环境信息，帮助车辆感知周围环境，基于点云智能矢量化技术结合地面目标空间特征、反射强度、法向量等综合特性，对目标进行筛选优化，实现地面目标的自动化提取。
3、路径规划：基于高精地图数据，为无人车规划制定最优路线。针对高精度地图测绘过程中涉及的空间、专题数据等各类结构化和非结构化数据进行融合、衍生、检查入库、管理和服务等一系列工序，打造高精度地图数据库，实现道路大数据资源的有效整合和统一管理。主要技术参数包括：（1）采用GPU技术的对视点渲染技术，实现TB级高精度道路点云数据快速加载与流畅显示；（2）采用顶点压缩、纹理压缩技术使道路倾斜摄影模型文件大小压缩为原来30%左右；（3）点云密度不低于10点/平方米。
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企业信息
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负责人信息
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