WeChat 지도를 3D로 변환하는 방법
PHP 편집자 Xigua가 WeChat 지도를 3D 보기로 변환하는 방법을 자세히 설명합니다. WeChat 지도는 사용자가 목적지를 쉽게 찾을 수 있도록 널리 사용되는 지도 소프트웨어입니다. 하지만 WeChat 지도가 3D 보기도 지원한다는 사실을 알고 계셨나요? 간단한 조작으로 WeChat 지도를 3D 보기로 전환하여 지도 경험을 더욱 3차원적이고 생생하게 만들 수 있습니다. 다음으로 이 기능을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다!
WeChat 지도를 3D로 변환하는 방법
WeChat 자체는 표시용 외부 링크 로딩을 직접 지원하지 않습니다. 그러나 실내 3D 지도 표시를 위해 WeChat 애플릿은 유사한 기능을 제공합니다. Yijing 실내 3D 지도 엔진을 사용하면 지도 탐색, 확대/축소, 회전 및 기타 작업을 실현할 수 있으며 실내 지도의 표시 스타일과 스타일을 사용자 정의할 수 있습니다.
WeChat Tencent 지도 3D 탐색 방법 튜토리얼
첫 번째 단계, WeChat을 열고 오른쪽 상단에 있는 "+" 기호를 클릭하고 스캔 - -스캔을 클릭합니다.
두 번째 단계, 주변 환경을 스캔하고 "스트리트 뷰"를 선택합니다. 옵션.
세 번째 단계, 시스템이 자동으로 현재 위치를 찾습니다.
네 번째 단계, 인식이 완료된 후 WeChat은 현재 도로의 3D 지도를 표시하며, 길가 판매점의 상점 이름을 표시할 수 있습니다. .
다섯 번째 단계에서는 화살표를 찔러 앞에 무엇이 있는지 확인할 수도 있습니다.
6단계. 학교 등 일부 공식 웹사이트의 3D 지도와 같습니다. 컴퓨터 앞에 앉아 마치 위를 걷는 것처럼 화살표를 클릭하세요.
7단계: 휴대전화를 회전하면 그에 따라 지도도 회전합니다.
8단계, 왼쪽 상단의 버튼을 클릭하시면 근처 음식, 영화, 호텔 등도 보실 수 있습니다.
9단계에서는 오른쪽 상단을 클릭하여 공유할 수도 있습니다.
위 내용은 WeChat 지도를 3D로 변환하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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0. 전면 작성&& 자율주행 시스템은 다양한 센서(예: 카메라, 라이더, 레이더 등)를 사용하여 주변 환경을 인식하고 알고리즘과 모델을 사용하는 고급 인식, 의사결정 및 제어 기술에 의존한다는 개인적인 이해 실시간 분석과 의사결정을 위해 이를 통해 차량은 도로 표지판을 인식하고, 다른 차량을 감지 및 추적하며, 보행자 행동을 예측하는 등 복잡한 교통 환경에 안전하게 작동하고 적응할 수 있게 되므로 현재 널리 주목받고 있으며 미래 교통의 중요한 발전 분야로 간주됩니다. . 하나. 하지만 자율주행을 어렵게 만드는 것은 자동차가 주변에서 일어나는 일을 어떻게 이해할 수 있는지 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 자율주행 시스템의 3차원 객체 감지 알고리즘이 주변 환경의 객체의 위치를 포함하여 정확하게 인지하고 묘사할 수 있어야 하며,

위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

Tencent Map에 자신의 매장을 추가한 후 다른 사람들은 소프트웨어를 사용하여 매장 위치를 쉽게 찾고 매장으로 직접 이동할 수 있습니다. 그렇다면 Tencent Maps에서 매장 위치 정보를 설정하는 방법을 아래에서 알려드리겠습니다. [방법 추가] 1. Tencent Maps 앱을 열고 홈페이지 오른쪽 상단의 [피드백]을 클릭하세요. 2. 피드백 페이지의 위치 관련 항목에서 [가맹점 정산]을 선택합니다. 3. 그런 다음 WeChat ID를 바인딩하라는 메시지가 표시됩니다. 판매자 센터가 QQ 계정의 판매자 등록 기록을 동기화하고 판매자 신원을 식별할 수 있도록 QQ를 Tencent Map의 WeChat과 연결하세요. 계정이 바인딩되면 자산 데이터가 상호 연결됩니다. 4. 또는 추가할 위치를 직접 선택할 수도 있지만, 가맹점 권한을 누릴 수 없습니다. 판매자 권리가 공식적으로 인증되었습니다.

앞에 적힌 프로젝트 링크: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 두 장의 사진이 주어지면 사진 간의 대응 관계를 설정하여 두 장의 사진 사이의 카메라 포즈를 추정할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 대응은 2D에서 2D로 이루어지며 추정된 포즈는 규모에 따라 결정되지 않습니다. 언제 어디서나 즉각적인 증강 현실과 같은 일부 애플리케이션은 규모 측정항목의 포즈 추정이 필요하므로 규모를 복구하기 위해 외부 깊이 추정기에 의존합니다. 본 논문에서는 3차원 카메라 공간에서 메트릭 일치성을 예측할 수 있는 키포인트 매칭 프로세스인 MicKey를 제안합니다. 이미지 전반에 걸쳐 3D 좌표 매칭을 학습함으로써 측정 기준을 추론할 수 있습니다.

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위에 작성됨 및 저자의 개인적 이해: 이 문서는 자율 주행 애플리케이션에서 현재 다중 모드 대형 언어 모델(MLLM)의 주요 과제를 해결하는 데 전념하고 있습니다. 이는 MLLM을 2D 이해에서 3D 공간으로 확장하는 문제입니다. 자율주행차(AV)가 3D 환경에 대해 정확한 결정을 내려야 하기 때문에 이러한 확장은 특히 중요합니다. 3D 공간 이해는 정보에 입각한 결정을 내리고 미래 상태를 예측하며 환경과 안전하게 상호 작용하는 차량의 능력에 직접적인 영향을 미치기 때문에 AV에 매우 중요합니다. 현재 다중 모드 대형 언어 모델(예: LLaVA-1.5)은 시각적 인코더의 해상도 제한, LLM 시퀀스 길이 제한으로 인해 저해상도 이미지 입력(예:)만 처리할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 자율주행 애플리케이션에는
