iD编辑器中的街景模式与建筑物编辑交互问题分析
2025-06-22 06:55:33作者:田桥桑Industrious
问题概述
在iD编辑器2.30.2版本中,当用户使用街景模式(Mapillary)查看街景图像并尝试编辑建筑物时,系统会出现一系列交互问题。这些问题主要发生在用户选择建筑物后尝试移动或修改属性时,导致地图显示异常和JavaScript错误。
技术现象分析
核心错误表现
系统控制台会抛出多种JavaScript错误,其中最主要的是"Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'transient')"。这个错误表明系统在尝试访问一个未定义对象的transient属性时发生了异常。错误发生在bd.extent函数中,这个函数通常负责处理地理要素的范围计算。
错误触发场景
- 街景模式下的建筑物选择:当用户在街景模式下选择建筑物后,系统会激活"从查看器设置照片"按钮(当前缺少翻译)
- 建筑物移动操作:尝试移动选中的建筑物时,地图会出现显示异常
- 属性编辑操作:尝试修改建筑物属性时,部分修改可能无法正确应用
问题影响范围
功能影响
- 撤销/重做功能:操作历史记录功能受到影响,部分操作无法正确撤销
- 多选功能:Shift+选择多个对象的功能时好时坏
- 悬停交互:鼠标悬停效果会暂时消失,需要点击地图才能恢复
- 预设菜单:编辑器有时会卡在预设菜单界面,尽管预设已成功应用
数据一致性影响
- 照片ID标记:将照片ID标记到区域要素后无法撤销该操作
- 状态同步:系统对"已标记"状态的判断滞后,不能实时更新
技术原因推测
从错误堆栈分析,问题可能源于:
- 对象生命周期管理:在街景模式与地图编辑模式切换时,某些地理要素对象的引用可能丢失
- 状态同步机制:街景视图与地图视图之间的状态同步存在延迟或不同步
- 事务处理异常:编辑操作的事务处理流程中,某些中间状态未被正确处理
解决方案建议
- 增加空值检查:在访问transient属性前增加防御性编程检查
- 改进状态管理:加强街景模式与编辑模式之间的状态同步机制
- 完善错误处理:对可能出现的异常情况进行捕获和处理,提供更有意义的错误信息
- 操作历史记录改进:确保所有用户操作都能被正确记录和撤销
用户体验建议
- 提供明确反馈:当操作无法完成时,应向用户提供明确的反馈信息
- 禁用无效操作:在街景模式下,可以暂时禁用某些可能导致问题的编辑功能
- 状态指示器:添加明确的模式指示器,让用户清楚当前处于何种编辑环境
总结
iD编辑器在街景模式下的建筑物编辑功能存在一些技术性问题,主要涉及对象状态管理和操作事务处理。这些问题虽然不影响基本功能的运行,但会降低用户体验和编辑效率。通过加强错误处理和状态同步机制,可以显著改善这一功能的稳定性和可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492