基于GIS矿产资源分布区域定位系统

针对当前矿产资源分布系统存在定位范围小、精度低及比特率低的问题,提出并设计了基于GIS矿产资源分布区域定位系统。通过分析定位系统构架原理,对定位系统进行预处理;系统硬件主要包括SJA1000芯片、CAN总线、节点定位及晶振电路;通过搜索模型、信息量加权模型、定位数学模型组成系统软件部分,实现矿产资源分布区域定位。实验结果表明,该系统有效扩大了定位范围,提高了定位精度及比特率。     

无线网络节点区域定位系统的设计与实现

采用无线网络实现区域内未知节点的定位在军民用领域具有广泛的应用前景。基于带有RSSI定位引擎的无线网络芯片CC2431,建立了无线网络节点的区域定位系统,介绍了定位原理以及硬件电路、软件流程的具体实现方法。区域定位测试实验表明,所提出的定位方案可获得较满意的定位效果。     

基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计

为使无人机遥感图像的影像残差值得到有效控制,提升多源遥感影像变化特征的检测精度水平,设计基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统。在C/S框架体系中,设置并行运作电路、像素点检测主机、HBase存储结构与遥感影像显示器,完成对多源遥感影像变化检测并行系统的硬件设计。根据联合平差指标的数值水平,计算密集度指标,联合已知影像数据,求解无人机倾斜摄影过程中的纹理映射条件,实现对多源遥感影像的建模处理。按照影像特征提取结果,完善影像检测金字塔的构型模式,将无人机数字影像与并行检测节点匹配起来,再结合各级硬件应用结构,完成基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计。实验结果表明,设计的系统在无人机倾斜摄影技术的作用下,遥感图像在x轴、y轴、z轴方向上的影像残差指标均出现明显下降的数值变化状态,能够有效提升多源遥感影像变化特征的检测精度。     

基于WSN的定位系统研究

该文介绍了一种基于无线传感器网络(WSN)的定位系统设计方案。定位节点采用ZigBee协议;提出采用基于RSSI的改进三边测量法实现节点定位;并结合优选信标节点的方法提高定位精度。最后,该文给出了系统的硬件结构及软件设计的方案。     

基于MPI并行计算的卫星遥感数据变化监测系统设计

为控制卫星遥感数据变化指征与非变化指征之间的实值误差,实现对卫星遥感数据传输变化行为的准确监测,设计基于MPI并行计算的卫星遥感数据变化监测系统。建立A/D转换电路与Zigbee网络节点的匹配关系,将所得卫星遥感数据按需分配给传感器模块与协调器设备,完成数据采集与监测终端的硬件设计。按照并行拓扑结构连接形式,实施MPI的基本调用,再联合数据进程编写原则,实现对MPI并行计算的完善。根据传感器几何校正原理,求取遥感数据度量值,再分析核函数表达式,完成对卫星遥感数据的处理。利用MPI并行计算,控制数据采集与监测终端的硬件执行设备,完成卫星遥感数据变化监测系统设计。实验结果表明,所设计系统的卫星遥感数据变化指征与非变化指征之间的实值误差明显缩小,能够准确监测卫星遥感数据传输变化行为。     

基于超宽带技术的多区域定位系统设计

近年来,超宽带定位技术的快速发展,基于超带宽的定位系统被广泛应用于工业生产管控系统中。由于无线定位系统覆盖范围大、涉及场景多,所以需要根据工程实际情况将系统划分为多个定位区域,每个定位区域内分别完成定位,最后由系统完成区域结果的仲裁和切换。如果区域切换处理不当,会影响整个定位系统的性能效果,制约了无线定位系统的进一步推广。针对基于超带宽技术的多区域定位系统中的这个问题,设计了一种区域切换方法及相关流程,实现了区域切换的有效性、准确性以及实时性,并在实际的工程项目中进行了实测,测试结果顺利通过工程验证(定位频率为5Hz,“切入”次数门限值为2,“切出”次数门限值为-2),满足工程需求,为多区域定位系统的设计提供了有效手段。     

基于热释电红外传感器的多节点定位系统研究与设计

针对热释电红外传感器(PIR)在人体探测领域中越来越广泛的应用,研究设计了一种基于PIR的检测定位系统,可实时完成对人员目标入侵探测区域时的检测与定位,并预推出人员目标的行进轨迹;该系统由多个PIR感知节点组成,每个感知节点通过传感在动、静两种状态下对探测区域进行信息采集;最终融合多节点与不同状态下传感器采集的数据,算出各个传感器的探测角度值,以交叉定位的算法,得到目标的定位坐标;经实验证明,该系统运行稳定,检测灵敏,定位效果很好,拓宽了热释电传感器在定位定向方面的使用范围。     

航空遥感图像深度学习目标检测技术研究进展

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。     

基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统设计

为克服运动目标不断变化导致跟踪定位精度较低的问题,设计基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统;图像采集模块由FPGA单元、VGA显示单元、帧缓存单元以及图像采集单元构成,以此实现运动目标跟踪与定位中的图像采集,在超宽带技术模块中,设计超宽带运动目标定位所需的天线、定位基站、移动节点,完成超宽带动态组网,实现硬件系统的设计;基于硬件系统采集到的图像,实施图像灰度化处理、形态学滤波处理,以增强图像中有用的信息,设计TLD运动目标跟踪算法,随着运动目标开始运动,TLD模型会不断学习跟踪的运动目标,获取目标在距离、景深、角度等层面的改变,并不断学习、识别,达到良好的跟踪效果,基于超宽带技术设计运动目标动态定位算法,依据跟踪结果实现运动目标的高精度定位,完成软件系统的设计;实验测试结果表明,该系统在中、远距离目标跟踪与定位实验中跟踪错误率低于0.60%、2.4%,沿着S型运动时,路线弯折处的定位误差较低,与实验运动目标的飞行路线相贴合,具有良好的定位能力。     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域,运用阈值分割算法完成初步的图像区域分割;然后利用形态学运算进行精细化处理,结合提出的判断准则,通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取;最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

矿山多源遥感图像像点位移测试系统设计

针对矿山地形的起伏变化影响对其进行分析研究的准确性,提出矿上多源遥感图像像点位移测试系统的设计方法;结合GPS定位原理,选取遥感图像上某一时刻点作为测试点,对拍摄得到的矿山图像和电子测试系统各触点之间的距离进行计算,进而得到测试点具体坐标位置,将其与测试点真实现场坐标相对比,实现矿山多源遥感图像像点位移的测试;通过实验证明,所设计的测试系统可以高精度实现对遥感图像像点位移的测试,有效减小了矿山地形变化带来的遥感图像研究误差。     

基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计

灾害性气象的频发不仅给人们的生活带来了极大的影响,而且还危及生态环境的稳定。为减小实测气象数据与真实数据样本之间误差,实现对灾害性气象观测数据的准确监测,设计基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统。设置温湿度传感器及防辐射罩,按照数据信息传输网络布局形式,将风速风向传感器、雨量传感器、太阳能控制器接入既定模块单元之中,完成监测系统的硬件设计。利用多源卫星遥感技术,定义多源影像空间,通过分解数字卫星图像的方式,确定监测极值点所处位置,并计算相似性度量指标的具体数值,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象图像配准处理。根据上位机组网模型,完善WINSOCK控件的连接形式,实现监测系统的执行程序编制,联合相关传感器元件,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计。实验结果表明,多源卫星遥感技术设计系统的湿度测量曲线、气压测量曲线、风速测量曲线与真实气象数据样本之间的误差值均未超过2%,能够准确监测灾害性气象观测数据。     

轻小型无人机遥感定位系统误差消除技术研究

传统无人机定位系统误差消除技术存在误差消除精准度低的问题,需对轻小型无人机遥感定位系统误差消除技术进行深入研究。根据轻小型无人机航线、地理参考和初始位置坐标系,构建轻小型无人机遥感定位模型;利用该模型对目标定位原理展开分析,通过模型构建和无人机隐秘飞行特征,对目标位置进行转换,获取转换后的坐标系位置信息,通过无人机飞行姿势变化幅度范围,获取精准误差影像序号,并进行修正,由此完成系统误差消除。实验结果证明,该技术误差消除精准度较高。     

利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术

针对无人机自主定位过程中GPS定位系统失效的问题,提出了一种利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术,首先利用无人机所拍摄的实时航拍图像,与预先储存在无人机计算机中地面景象的数字化地形图进行匹配,从匹配结果中提取一个同名像点,结合地面景象数字化地形图所提供的数据信息获取此同名像点的地理位置坐标,根据同名像点位置与无人机位置间的几何关系,结合机载光电测量系统的坐标转换过程,实现无人机的自主定位过程。利用已知的地面同名像点的地理位置信息,反推出无人机的地理位置信息具有一定的创新性。由于整个定位过程存在实际误差,因此利用无人机飞行时记录的数据,采用蒙特卡罗法对定位误差进行仿真试验。试验结果表明该技术能够在误差允许范围内,在GPS定位系统失效的情况下完成无人机的自主定位     

基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统设计

为缩小预警监测指标与测试指标之间的数值差,实现对气象灾害现象的准确监测,设计基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统。在中心站体系内建立自动监测站局域网络,按照实际响应需求,连接影像显示模块与预警、响应模块,完成监测预警系统主站部分的设计。求解遥感影像数据集,根据卫星信息堆叠系数求解结果,定义核函数任务映射表达式,实现基于卫星遥感技术的气象灾害监测信息处理。建立数据库模型,通过分析中间件性能需求的方式,确定监测数据的XML同步处理结果,完成数据库同步中间件的搭建,结合相关设备元件,实现基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统设计。实验结果表明,卫星遥感及数据库同步处理技术可以有效控制预警监测指标与测试指标之间的数值差,其最大取值结果不超过0.26,符合精准监测气象灾害现象的应用需求。     

航空遥感图像拼接算法及其精度评价

针对航空遥感成像范围小、视差角大的特点,提出一种航空遥感图像拼接算法。通过估算图像相对方位矩阵,使用透视变换实现图像校正,解决大视差角下的畸变问题。利用SIFT算法和基于概率密度的错误匹配点剔除方法,实现高精度图像配准,并通过小波变换完成图像融合工作。实验结果表明,在不同地表情况下,该算法的拼接性能均优于传统SIFT算法。     

可视化遥感图像坐标位置距离远程测量仿真

针对传统的图像坐标位置测量方法存在测量误差较大、测量时间较长等问题,提出基于脊波变换的可视化遥感图像坐标位置距离远程测量方法。引入小波系数变换算法对含噪的可视化遥感图像进行计算,获取相应的小波系数,构建多元统计模型,利用最小二乘法对模型参数进行求解,获取噪声图像与其对应的小波系数估计值,将估计值进行小波重构,得到的估计信号视为去噪后的遥感图像。在去噪后的图像待测量位置描绘一条直线,对直线上的灰度值进行脊波变换,通过变换后的脊波系数确定可视化遥感图像的坐标位置,计算直线两端坐标点的距离,实现可视化遥感图像坐标位置距离测量。实验结果表明,所提方法有效降低了测量误差,减少了测量时间。     

基于SIFT二次匹配方法的同名像点识别

将尺度不变特征变换（SIFT）二次匹配方法用于IRS-P5立体像对的同名像点识别。引入全局几何约束与唯一性约束,剔除误匹配,获取用于初始定位的匹配样本,完成初始匹配。根据初始定位点,获取小区域子图像,在小区域内调整SIFT匹配阈值,在唯一性约束基础上,引入偏移坐标差值约束,完成二次匹配。通过实验验证,相比于将SIFT算法直接应用于遥感影像同名像点识别,SIFT特征二次匹配算法在严格阈值下,匹配对数可增长23.07倍,可获取更密集可靠的同名像点。     

ASTER影像基于卫星轨道和姿态的绝对定位模型

ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)影像具有较高的地面分辨率,能在可见光、近红外、短波红外、热红外的光谱范围内的14个通道内成像,并且具有立体观测能力,因此AS-TER影像具有广泛的用途,能用于陆地、海洋、冰川、大气等方面的研究。影像定位技术是摄影测量学的核心理论基础之一,是实现从影像坐标到地面坐标转化的关键环节。对遥感图像的应用而言,确定目标位置是非常重要的。本文建立了ASTER影像的定位模型,并以此模型为基础进行ASTER影像定位误差的定量分析,实现在没有控制点和稀少(小于4个)控制点的情况下对ASTER L-1A级影像进行定位。