一种空地一体化实景三维建模方法

为准确精细构建实景三维模型,解决传统倾斜摄影实景三维存在破洞扭曲的问题,提出一种倾斜摄影与地面近景摄影相结合实景三维建模方法,开展了对许昌市许都公园的空中倾斜影像和地面近景影像的采集,经空地影像融合建模实验,验证了本文方法的实用性。     

基于自适应末端滑膜控制的无人机倾斜摄影测量技术

传统的无人机倾斜摄影测量测量数据有效率低,得到的摄影图片清晰度差。为了解决上述问题,基于自适应末端滑膜控制研究了一种新的无人机倾斜摄影测量技术,利用垂直影像摄影,将数据进行初步收集追踪,并对倾斜摄影图像进行记录,结合空中三角测量方法,加强数据自身主导性,同时为无人机监测系统提供较好的数据来源,强化系统内部数据联合功能,在多视影像联合的过程中注意充分考虑影像间的遮挡关系及遮蔽条件,在经过对影像数据的联合收集后,对无人机倾斜摄影数据进行数据匹配操作,提升数据的整合性,并通过数据整理加强摄影影像的可操作性,利用无人机作为影像传输主要载体,进一步加强对倾斜影像的监测,确定影像空间位置,在数据集中的过程中加大滑膜控制,并经过控制点坐标及连接线方位确定辅助数据的具体位置。实验结果表明,基于自适应末端滑膜控制的无人机倾斜摄影测量技术能够得到更加清晰的摄影图片,测量数据的有效率提高了25.21%。     

基于YOLOv7-Sim和无人机遥感影像的烟株数量检测

植株数是用于监测作物生长状况和估测产量的重要田间表型性状。为实现烟草植株数高效自动清点，针对无人机遥感影像烟株检测中存在小尺寸聚集目标容易漏检的问题，提出了一种YOLOv7目标检测优化模型YOLOv7-Sim。首先引入Sim AM注意力机制增强图像特征之间的聚合能力；然后加入小目标检测层强化算法对小目标的检测能力；再对定位损失函数进行优化，引入了EIOU定位损失函数；最后利用分块策略解决大图像检测中小目标容易采样丢失的问题。在VisDrone2019数据集和本文构造的UAVTob无人机遥感影像烟草数据集上的检测结果显示，检测均值平均精确率mAP@0.5提升了0.3%和6.3%,mAP@0.5:0.95提升了0.6%和18.3%,YOLOv7-Sim算法对无人机遥感影像中的烟株检测更具优越性。