简介:Unmannedaerialvehicles(UAVs)mayplayanimportantroleindatacollectionandoffloadinginvastareasdeployingwirelesssensornetworks,andtheUAV’sactionstrategyhasavitalinfluenceonachievingapplicabilityandcomputationalcomplexity.Dynamicprogramming(DP)hasagoodapplicationinthepathplanningofUAV,butthereareproblemsintheapplicabilityofspecialterrainenvironmentandthecomplexityofthealgorithm.BasedontheanalysisofDP,thispaperproposesahierarchicaldirectionalDP(DDP)algorithmbasedondirectiondeterminationandhierarchicalmodel.WecompareourmethodswithQ-learningandDPalgorithmbyexperiments,andtheresultsshowthatourmethodcanimprovetheterrainapplicability,meanwhilegreatlyreducethecomputationalcomplexity.
简介:Thispaperdescribesanovelwavelet-basedapproachtothedetectionofabruptfaultofRotorcraftUnmannedAerialVe-hicle(RUAV)sensorsystem.Byuseofwavelettransformsthataccuratelylocalizethecharacteristicsofasignalbothinthetimeandfrequencydomains,theoccurringinstantsofabnormalstatusofasensorintheoutputsignalcanbeidentifiedbythemulti-scalerepresentationofthesignal.Oncetheinstantsaredetected,thedistributiondifferencesofthesignalenergyonalldecomposedwaveletscalesofthesignalbeforeandaftertheinstantsareusedtoclaimandclassifythesensorfaults.
简介:摘要现阶段,利用传统的方法通过匹配点内插生成的DEM质量不高、粗差现象严重,无法准确的表达地表,特别是在城市地区,匹配点内插生成的主要是DSM,所以DSM进行微分纠正生成的正射影像DOM中建筑物严重倾斜和扭曲,而且只能通过人工选取拼接线的走势进行DOM的镶嵌,对于片数多达万张的小像幅UAV影像,其效率是极其低下的。作为无人机低空遥感系统主要生产成果的DOM的生产效率和精度的提高,是现今摄影测量实际作业中需要解决的问题。文章重点就UAV城市高质量DOM制作流程与方法进行研究分析,以供参考和借鉴。
简介:Alargenumberofdebrisflowdisasters(calledSeismicdebrisflows)wouldoccurafteranearthquake,whichcancauseagreatamountofdamage.UAVlow-altituderemotesensingtechnologyhasbecomeameansofquicklyobtainingdisasterinformationasithastheadvantageofconvenienceandtimeliness,butthespectralinformationoftheimageissoscarce,makingitdifficulttoaccuratelydetecttheinformationofearthquakedebrisflowdisasters.Basedontheaboveproblems,aseismicdebrisflowdetectionmethodbasedontransferlearning(TL)mechanismisproposed.Onthebasisoftheconstructedseismicdebrisflowdisasterdatabase,thefeaturesacquiredfromthetrainingoftheconvolutionalneuralnetwork(CNN)aretransferredtothedisasterinformationdetectionoftheseismicdebrisflow.Theautomaticdetectionofearthquakedebrisflowdisasterinformationisthencompleted,andtheresultsofobject-orientedseismicdebrisflowdisasterinformationdetectionarecomparedandanalyzedwiththedetectionresultssupportedbytransferlearning.
简介:配备了小型数码相机的无人机(UVA)可用于快速测绘地面分辨率高的滑坡图。在法国Supe-Sauze滑坡研究区,利用无线遥控迷你型四旋翼无人机拍摄整个山体滑坡的高分辨率正射镶嵌影像,并制作了几个地区的数字地形模型(DTM)。本文评价了UAV对滑坡表面裂缝和位移的成像能力及评估了适于校正这些数据资料的后续图像处理方法。利用2007年5月拍摄的高分辨率正射影像和2008年10月基于UAV获取的正射镶嵌图,测量了Supe-Sauze滑坡水平位移是在7至55m之间。确定了某些地区的持续变形,将裂缝与冰河时代相比发现,裂缝分布区域及方向的不同和基岩地形直接相关。UAV展示了其在获取滑坡数据方而的能力,但还需降低数据处理时问,便于有效生成基于摄影测量的DTM正射镶嵌图,同时最大限度地减少影像配准误差。
简介:无人的天线车辆(UAV)遥远的成像被坏天气影响,并且获得的图象有低对比的劣势,复杂质地并且变模糊。在这份报纸,我们基于多重散布建议一个盲目deconvolution模型空气点传播功能(APSF)评价到恢复遥感图象。根据Narasimhan分析理论,一个新多重散布恢复模型基于改进二色的模型被建立。然后使用L0标准到估计APSF污迹核的坡度和黑暗隧道的稀少的priors,快Fourier变换被用来由过滤的维纳恢复原来的清楚的图象。由与另外的最先进的方法作比较,建议方法能正确地估计污迹核,有效地移开大气的降级现象,保存图象详细信息并且增加优秀评估索引。