无人机视频流倾斜影像快速拼接方法

为了解决无人机视频流倾斜拍摄快速拼接误差较大的问题,提出一种局部最优的视频流拼接方法。该方法首先利用透视投影的方法将倾斜影像纠正为近似正射影像,消除大倾角影像的几何变形问题;然后利用CUDA技术加速ORB算法,快速得到帧间变换模型;在拼接时动态选取基准面,利用Levenberg-Marquardt算法优化各影像变换到基准面的绝对单应性矩阵完成视频流的序列拼接。实验结果表明:利用该方法获得的拼接影像减小了倾斜拍摄带来的误差,提高了拼接影像的质量。     

浅谈无人机影像镶嵌技术

无人机影像镶嵌已成为人们日益关注的研究领域,广泛应用于环境监测、灾害救急等方面。综述了近年来国内外无人机影像的镶嵌技术,主要分析了两类无人机影像镶嵌方法:①直接对影像进行配准拼接;②先对影像进行几何纠正再对纠正后的影像进行拼接。总结了不同影像镶嵌方法的优缺点,并对未来无人机影像镶嵌的发展方向进行了展望。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.     

无人机多光谱影像的几何与辐射校正

为了使无人机多光谱影像能够真实地反映地面目标的光谱特征和实际地理位置,需要对无人机多光谱影像进行几何与辐射校正.结合摄影测量方法和经验线性定标法对多光谱影像进行几何与辐射校正,并基于地面实测数据对几何与辐射校正精度进行评价.结果表明:基于上述方法处理后的无人机多光谱遥感影像与地面实测数据一致性良好.基于摄影测量方法处理...     

无人机影像重叠度统计方法的研究

无人机影像重叠度的统计分析是对飞行质量和航拍效果进行验证的重要手段,也是研究无人机数据冗余的重要参考指标.现有的统计方法的效率低下,不能够大批量地统计多个架次的影像重叠度信息,确定影像的冗余量.因此提出一种新的重叠度统计方法——基于图像匹配的影像重叠度统计方法,该方法采用图像匹配的原理对航拍影像进行重叠度的计算.经过实验分析基于图像匹配的影像重叠度统计方法效率比现有的统计方法提高60%以上,而且可以大批量、高精度地统计航拍影像的重叠度.     

影像采集参数对无人机遥感估测树高精度的影响

以福州大学旗山校区为研究区,采集不同地面分辨率/航向/旁向重叠率无人机影像（5 cm/90%/80%、10 cm/90%/80%、5 cm/65%/60%）,并实测树高及冠幅. 无人机影像经处理生成正射影像和三维点云;然后评价数字高程模型(DEM）的精度,并采用基于点云的局部最大值法提取树高;最后比较不同影像重叠率及地面分辨率下的树高估测精度. 实验结果表明： 较小的地面分辨率及较大的重叠率下的采集参数不仅生成的点云密度较高,重建更为完整,单木检测的F测度及树高估测精度更高,尤其是对于高度和冠幅较小的梧桐,而当林下无灌木丛时有助于减小DEM误差.     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

影像重叠率和地面分辨率对基于无人机影像的树高估测精度的影响

植被冠层高度是一个重要的生态度量指标;无人机遥感技术为森林和城市景观中的树高快速估测提供了更经济、高效的途径,但目前基于无人机影像的采集条件对精确获取森林结构参数的影响还存在许多不确定的因素。本文以福州大学旗山校区为研究区,采集不同地面分辨率/航向/旁向重叠率无人机影像（5cm/90%/80%、10cm/90%/80%、5cm/65%/60%）,并实测了树高及冠幅。在软件中对无人机影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;然后评价生成的地面数字高程模型的精度以及基于点云的局部最大值法提取树高;最后比较不同影像重叠率及地面分辨率下的树高估测精度。实验结果表明：较小的地面分辨率及较大的重叠率下的采集参数不仅生成的点云密度较高,重建更为完整,单木检测的F测度及树高估测精度更高,尤其是对于高度和冠幅较小的梧桐,而且当林下无灌木丛时有助于减小DEM误差。     

航空影像的自动无缝镶嵌

利用两幅相邻影像的几何纠正、搜索重叠区域、辐射校正、多尺度插值等技术实现了航空影像的自动无缝镶嵌．镶嵌后影像的重叠区域内纹理和边缘不存在模糊,可以满足一般航空影像处理的要求．根据不同需要可以实现两种几何纠正（利用地形图纠正成正射影像或仅利用左片相对纠正拼缝）．该方法不但适合于航空影像的自动无缝镶嵌,而且也适合于卫星影像的自动无缝镶嵌．     

基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法

为了解决传统方法对无人机违规航行轨迹数据捕获的精度和实时性低的问题,通过激光雷达研究了一种新的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法。建立激光雷达信号和目标场景作用过程模型,将每束激光在目标场景表面的映射部分当成激光脚印,完成对激光束相应激光脚印的响应函数和激光雷达发射信号的时间分布函数的卷积计算,获取激光脚印相应目标区域和激光雷达信号作用后反馈的回波信号。依据反馈的回波信号建立单次成像回波峰值点轨迹分布模型,获取无人机航行轨迹数据。针对无人机实际航行轨迹和预定义航行轨迹,采用优化的修正豪斯多夫距离公式(MHD)进行轨迹数据匹配程度衡量,按照经验设定阈值,若匹配度超过阈值,则认为实际轨迹与预设定无人机航行轨迹不匹配,将相应实际轨迹当成无人机违规航行轨迹,对违规航行轨迹数据进行捕获。结果表明:所提方法可及时检测处无人机违规航迹,报警时间比其他方法时效性高;所提方法捕获的无人机违规航行轨迹数据与真实数据偏差小。可见所提方法实时性与精度均较高。     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真

为准确获取无人机自主空中加油对接阶段受油插头与加油锥套的相对位姿信息,提出一种机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油方案。研究了机器视觉识别跟踪加油锥套的算法,利用卡尔曼滤波算法估计无人机与加油锥套的相对位姿。实验结果表明:机器视觉图像处理算法可精确识别跟踪加油锥套,滤波器估计的相对位姿误差收敛速度较快,满足插头锥套式无人机自主空中加油的需要。     

无人机螺桨噪声主动控制实验

对无人机螺桨噪声的主动控制技术进行实验研究。针对某型国产无人机,通过对其发动机螺桨噪声的测量分析,设计并开发了一个四入二出的主动噪声控制系统。利用该系统,在实验室环境下分别对100 Hz单频正弦噪声、实际风扇噪声和实际录取的某型号无人机螺桨噪声进行了噪声控制实验,取得了较好的消声效果。     

面向无人机视频分析的车辆目标检测方法

提出一种将航拍车辆视频预处理与轻量化目标检测模型结合的级联方式.首先,针对无人机拍摄的车辆视频数据大量冗余的问题,在边缘设备设置一个两级过滤器,通过帧的像素级及结构性差异过滤大量冗余帧,从而大幅减少传输到后端的检测模型的帧数;其次,针对高精度目标检测模型时延高的问题,采用通道剪枝与层剪枝结合的方法压缩YOLOv3模型并部署在PC端,实现时延和精度的均衡.实验结果表明:两级过滤器能够有效过滤90%以上的冗余帧数,相较于原模型,压缩模型在精度仅下降2%左右的情况下,检测速度提高78.3%,达到36.9帧·s^-1.     

基于无人机遥感视频影像的拼接缝消除算法

针对多时影像存在色调和亮度差异、变换参数不精确等因素,导致拼接后的图像存在明显的拼接缝,传统的拼接缝消除方法（渐入渐出融合,以及动态宽度等算法）处理后的影像无法完全消除垂直或水平拼接缝,提出了一种新的拼接缝消除方法。将复杂的多度重叠区域问题简化为两度重叠区域,使多条垂直和水平拼接缝减少到一条。通过一组航拍视频图像的仿真实验证明该拼接缝消除算法提高了拼接后的视觉效果。     

某无人机撞网回收系统动力学仿真

以某无人机撞网回收系统为例,基于LS-DYNA软件,提出了柔性带、阻尼器等关键部件的建模方法,建立了系统有限元仿真模型,进行了不同入网位置的动力学仿真计算,并用试验验证了仿真模型的准确性.仿真和试验结果表明:本文建立的无人机撞网回收系统模型具有较好的工程适用性,提出的动力学建模仿真方法具有一定的通用性.     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法的仿真实现

针对无人机的大气污染物溯源问题,提出了一种基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法。该算法结合无人机与模糊控制的特点,根据无人机实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量,模仿人脑的思维构建了模糊控制规则库,从而实现了无人机对大气污染物的智能溯源。算法在MATLAB环境中进行了仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性,为解决大气污染物溯源问题提供了一种新的思路。