基于改进蜜獾算法的无人机三维路径规划

为更有效解决无人机三维路径规划的优化问题,提出一种改进的蜜獾算法,在挖掘阶段和采蜜阶段之后加入透镜成像反向学习策略,增强了算法的探索能力,使得算法能够更快地收敛。通过指数函数生成不同数量的障碍物并模拟不同的飞行场景,增强了地形仿真的多样性;同时通过行程代价、环境的地形代价和边界代价作为目的函数,提高了无人机航行的稳定性。最后通过实验仿真很好地验证了改进的蜜獾算法在该问题中的有效性和实用性。     

影像组学的临床应用研究及挑战

近年来,大数据技术与医学影像学的有机结合产生了新的影像组学方法。它从医学影像中高通量地提取并筛选出最有价值的影像组学特征用于临床信息分析,从而帮助指导临床决策,减轻病人的痛苦。影像组学在肿瘤的鉴别诊断、基因表型预测、治疗方案的筛选以及预后分析等方面显示出极大的优势,为个体化精准治疗提供了重要支持。随着精准医疗的深入发展,影像组学在疾病诊疗上的应用受到越来越广泛的关注,已经成为国内外研究者的研究热点。目前,关于影像组学的研究已取得一定的成就,但要将影像组学的研究成果成熟应用到临床,还有许多需要完善的地方。对影像组学的基本概念、具体处理流程及其应用进行了综述,并对未来的发展方向及面临的挑战进行了展望。     

基于无人机倾斜摄影测量的校园实景三维建模

通过无人机倾斜摄影测量与BIM（建筑信息模型）技术结合构建校园三维实景模型,并对模型中建筑物内部进行精修、外部周围进行绿化。最后,对测区所设置的控制点和特征点进行了检测,计算了各点位置误差和标高误差,所建立的模型符合地形测绘的精度要求。     

基于无人机倾斜摄影测量的违章建筑探测技术研究

由于当前建筑材料升级、房屋建设难度降低等,大量违章建筑得以迅速增加。为了解决传统探测技术在违章建筑判别中存在的探测精度低的问题,引入无人机倾斜摄影测量技术,开展对其探测技术的研究。基于无人倾斜摄影测量技术的应用及航摄过程中技术参数的设计,初步掌握违章建筑信息,设计航测成果数据的输出方式,判别地区建筑是否为违章建造,将判别的数据按照标准录入,生成对应的数据库,至此实现对探测技术的设计。通过对比实验证明,新的探测技术在实际应用中的精度更高,能够为违章建筑判别提供更有利的判定依据。     

基于多目标粒子群算法的无人机通信三维位置部署及优化研究

考虑无人机作为临时基站与地面终端用户通信问题,文中研究了节点的三维部署及功率分配的优化问题,以提高系统的能效和用户的覆盖率。首先,考虑了无人机通信节点的三维位置部署和链路传播模型,构建了无人机通信系统模型,并提出了以能效和覆盖率为目标的优化问题。然后,采用多目标粒子群算法对该非线性规划问题进行有效求解,得到其最优解。最后,仿真结果表明,该方案不仅能提高无人机网络的能效和覆盖率,而且能实现优化的节点三维位置部署和功率分配。同时,所提出的多目标粒子群算法与随机算法、贪婪算法相比,可减少迭代次数,防止陷入局部最优解。     

微地震监测技术在文中油田的应用

本文介绍微地震监测技术的基本原理、数据采集和数据处理方法,并以文中油田El常注水破裂监测为实例阐述了该项技术的关键技术及其监测过程,描述了文中油田裂缝分布、水驱前缘及其剩余油分布规律,其结果与生产实际比较吻合。现场应用结果表明微地震地下影像技术是应用于油气田勘探开发中的一种新技术,具有很高的推广应用前景。     

TECS|H_∞控制在无人机纵向着舰中的应用研究

针对无人机纵向自动着舰,运用总能量控制(TECS)的思想建立了无人机纵向自动着舰系统,设计了H∞输出反馈控制器。为了实现对移动目标的跟踪,引入了一种新的着舰导引控制算法,通过对所设计的先锋无人机的纵向自动着舰导引系统仿真表明,通过升降舵和油门的协调控制,实现了速度和航迹的解耦控制,且该设计能满足着舰要求,能有效地抑制舰尾流干扰的影响,具有良好的鲁棒性能。     

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。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究

以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.