基于航拍影像传播的甘肃地域形象建构

随着自身发展的需要和大众认知的拓展,形象塑造和品牌建构已经成为地域发展的“助推器”。航拍影像由于强大的传播力和显著的影响力,对地域形象的提升起到了非常重要的作用,应用越来越广泛。论文通过分析甘肃地域形象的特征、挖掘航拍影像传播的优势,找到两者之间的结合点,建立关联,以兰州市为例,探讨基于航拍影像传播建构甘肃地域形象的参考案例、可选路径及具体策略。

航拍影像模拟的生成算法

为了在战场模拟和教育训练等情景中有效地使用航拍影像,减少实地拍摄的成本,提出了航拍影像模拟的生成算法。航拍影像模拟主要采用可视化技术对大地景象和动态云图进行再现。改进随机中点位移法生成全闭合的2个基本数据场;运用锐化方法将第1个数据场生成边缘相对清晰、分布相对集中的云场;将云场进行平移和变形,得到受风场影响的动态变化的云图;将第2个数据场映射生成连续的大地;最终进行云图和大地叠加显示,实现航拍影像的模拟。仿真模拟算法在虚拟战场环境模拟软件中进行了应用,模拟仿真效果满足了系统的需要。

无人机航拍影像及DEM数据在复杂区地震勘探中的应用

传统卫星遥感影像和数字高程模型(DEM)存在分辨率低、判读难等缺点,不能满足复杂区地震勘探对空间数据的高精度要求。随着无人机技术的不断发展,无人机航拍高分辨率影像开始应用于复杂区地震勘探。无人机航拍影像的高清晰度和高分辨率的特性,决定了其在复杂区地震勘探施工中应用越来越广泛,并发挥着越来越重要的作用。本文以某区块无人机航拍影像在地震勘探中的应用为例,根据无人机航拍影像的高分辨率特性,研究了高分辨率航拍影像在复杂区地震勘探的室内踏勘、地貌分区、物理点室内布设、生产管理等工作中的应用。应用结果表明,采用该项技术后,物理点室内布设准确、合理,且该项技术也能为管理者提供决策依据,促进了生产管理的实时、高效。

航拍影像传播对甘肃地域形象的重构与再塑

随着技术的革新与观念的更新,航拍影像的应用范围越来越广泛,已经由影视剧拓展和渗透到地域形象片、城市纪录片、城市微电影的制作中,对地域形象的提升和塑造起到了重要的作用,影响力越来越大。论文通过研究航拍影像对甘肃地域形象的提升与塑造,试图找寻到航拍影像技艺与甘肃地域形象的结合点,探究利用航拍影像建构甘肃地域形象的可选路径和优化方案,并期望抛砖引玉,对甘肃周边地区及相邻地县城市的形象塑造起到一定的示范价值与辐射意义。

基于卷积神经网络的航拍影像信息识别方法

利用TensorFlow机器学习平台改进基于区域卷积神经网络信息识别模型,实现基于无人机影像的目标信息的识别。以GPU为实验环境,通过卷积神经网络模型中自由参数的设置,增加训练样本的多样性,优化改进YOLO模型,调配出最优化参数。实验采用验证数据集上的植被图片对模型进行训练,准确度达到88%,将模型用来处理无人机影像数据集达到预期效果,实验证明了本方法的有效性。

基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计

建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

一种多光谱遥感影像与航拍影像融合算法

无人机航拍影像空间分辨率高,纹理信息丰富,但其光谱信息匮乏,不利于遥感信息解译。为此提出一种基于脉冲耦合神经网络模型的融合算法,通过计算非规则区域的统计特性,将无人机航拍影像的亚米级高空间分辨率信息注入到遥感卫星多光谱影像中,以获取具有亚米级空间分辨率和高的光谱分辨率的遥感融合影像。通过定性和定量的对比实验,表明该算法优于经典的遥感影像融合方法,同时验证了其在减小光谱扭曲和空间纹理细节保持等方面的有效性。

基于ZigBee的无人机航拍影像快速特征匹配算法

为了提高无人机航拍影像的识别能力,需要进行特征匹配处理,提出基于ZigBee的无人机航拍影像快速特征匹配算法,采用ZigBee协议进行无人机航拍影像采集的无线传感组网设计,采集无人机航拍的图像,对图像采用局部加权融合特征分离方法进行无人机航拍影像快速特征检测,构建像素分维像模型进行无人机航拍影像快速特征匹配,使用图像的熵特征量作为特征匹配的基准分量,计算图像每个像素的局部信息熵,结合图像背景过滤机制和小目标增强方法实现对无人机航拍影像的目标细节定位和快速特征匹配。仿真结果表明,采用该方法进行无人机航拍影像快速特征匹配的自适应性较好,对图像目标的检测准确率较高。

海上作战中航拍影像虚拟生成仿真研究

海战中的航拍是个动态移动的过程,为了得到全面的数据,需要在同一区域反复拍摄,航拍影像都是随机拍摄的,形成大量的角度、方向等重叠的海量影像。采用传统的模拟影像生成方法时,需要对影像进行特征筛选和最优角度的区分,需要进行大量的迭代计算,导致航拍影像虚拟生成不清晰的问题。为提高影像的清晰度,提出基于最优熵阈值与最大类间方差的海上作战中航拍影像虚拟生成算法。根据航拍影像的灰度阀值进行分割,引入最大类间方差方法,计算航拍影像最大灰度值和最小灰度值,获取目标像素和背景像素的类内中心,进行不同角度的准确分类,获取对应的聚类函数,利用最小高频系数对目标物体的细节进行准确描述,获取逼真的虚拟生成作战场景图像。实验结果表明,利用改进算法进行海上作战中航拍影像模拟作战场景生成,能够生成逼真的作战场景。

无人机航拍影像在复杂区地震勘探中的应用

传统卫星遥感影像和数字高程模型(DEM)存在分辨率低、判读难等缺点,不能满足复杂区地震勘探对空间数据的高精度要求,在复杂区地震勘探中的应用效果并不理想。随着无人机技术的不断发展,无人机航拍高分辨率影像开始应用于复杂区地震勘探。无人机航拍影像的高清晰度和高分辨率的特性,决定了其在复杂区地震勘探施工中应用越来越广泛,并发挥着越来越重要的作用。文章以某区块无人机航拍影像在地震勘探中的应用为例,根据无人机航拍影像的高分辨率属性,研究了高分辨率航拍影像在复杂区地震勘探室内踏勘、地貌分区、物理点室内布设、生产管理等工作中的应用,应用结果表明,采用该项技术后,物理点室内布设准确、合理,且该项技术也能为管理者提供决策依据,促进生产管理实时、高效。

浅谈谷歌遥感影像和无人机航拍影像在水土流失综合治理实施方案编制中的一些应用和方法

谷歌遥感影像具有全覆盖、高分辨和易获得的特点,无人机航拍影像具有高精度、实时性和全面性的特点。将获取的谷歌遥感影像和无人机航拍影像恰当地应用到水土流失综合治理实施方案编制中,可以起到事半功倍的效果,提高方案编制效率,也是一种理想的非接触式的高效踏勘手段。

电视纪录片航拍影像的多轴翼无人机应用

纪录片是电视节目的一种形式,指的是记录、描写或研究实际世界的电影,多数情况不需要演员来表演,因此拍摄手法的选用对于纪录片的观感,会有较大影响。当前为了呈现多角度的镜头,为受众带来不同于地面常规拍摄的感官体验,常常会应用到航拍。这不仅让航拍的镜头语言更加多样化,同时也在革新技术的同时,提升了纪录片的审美层次。无人机应用在纪录片拍摄中,将是未来发展的大趋势,因此本文将对多轴翼无人机的应用和纪录片航拍影像的审美意趣进行探讨,旨在抛砖引玉,共同促进该技术的进步,使纪录片良性发展。

无人机航拍影像与GIS技术在大学新校区校园布局规划中的应用

由于校际合并和生源的不断增长,近年来我国高校规模呈逐步扩张的状态,由于城市用地资源紧张,众多高校都在远离校园本部的开发区内纷纷建立新校区,实行多校区办学。因此,如何建设和规划一个满足高校现代化发展、符合现代化大学教育需求的校园环境就成为了当前众多高校的主要研究方向,现代化技术和设备的不断创新和发展恰巧帮助高校的校园布局规划解决了这一难题。在大学新校区的校园布局中应用先进的无人机航拍影像以及现代化的GIS技术能够帮助高校对新校区的功能布局进行统筹规划和科学论证,以实现大学新校区校园文化建设、校园生态建设、智慧校园建设、校园功能建设以及低碳技术应用的统筹发展。

彩色形态学无人机航拍影像边缘检测算法

现有的彩色形态学梯度算子没有考虑RGB分量间的相关性,容易引入新的彩色值从而改变原始图像的信息,导致图像细节特征的丢失。提出一种基于彩色形态学的无人机航拍影像边缘检测算法。利用RGB颜色空间矢量标准化欧氏距离和夹角余弦相似度,结合人类视觉感知,定义彩色矢量互相关性度量函数;以此函数为准则定义结构单元内彩色像素集合的上确界和下确界,构建彩色形态学的基本算子;将提出的彩色形态学操作进一步应用于无人机航拍影像;通过实验对比验证边缘检测的效果,说明该算法的实用性和有效性。

基于航拍影像的车辆检测简要综述

航拍影像为远距离对地目标观测提供了丰富的数据信息,尤其是随着无人机的发展,越来越多的航拍影像数据可被获取,为该场景下的目标检测与识别提供了坚实的数据基础。车辆识别作为航拍影像场景下的目标检测研究的重要方向之一,是智能交通系统中的重要一环,为路况实时获取、事故监测、违章停车监控等应用场景提供技术支撑。该方向的研究在军事、民用等领域发挥重要作用,在计算机视觉、遥感观测等领域成为重要的研究方向。近年来,随着机器学习的持续发展,特别是深度学习在计算机视觉及模式识别领域的大放异彩,与车辆目标检测相关的方法也推陈出新。本文将基于有关车辆目标检测的方法做一个综述,以期能够快速了解这个领域,并为后续工作做出一定指导。

飞行试验航拍影像几何定位方法研究

飞行试验拍摄的航空影像不能直接获得位置信息,难以实现信息提取、图像分析、精准定位等应用。通过分析影像上的像点与空间地物点之间的对应关系,借助像平面坐标系与物空间坐标系之间的转换关系,建立成像几何模型,从而求解航空影像上像点对应地物点的坐标,丰富了飞行试验中航空影像的应用范围。利用新疆马兰地区的航拍影像进行实验,结果表明本文方法计算得到的地物点坐标误差在20m内。

航拍影像的三维地形建模

近年来,随着无人机的应用和航拍技术的发展,无人机航拍影像在诸多领域得到了广泛应用。测绘技术和计算机技术的不断融合,使得利用航拍影像建立三维地形模型成为可能。本文就从理论到实践,介绍了一种将航拍图像转化为三维可视化地形模型的方法。

无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展

无人机(UAV)因其小型轻便、操作简单等优点获得了广泛的应用。将深度学习方法与无人机系统相结合,有助于在清晰度高、视野范围广的无人机航拍影像上快速准确地检测出所需目标,相关课题已成为当前的研究热点之一。对近十年来无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展进行了综述。首先概述了无人机及其航拍影像的特点和广泛的应用场景,简述了无人机航拍影像目标检测与语义分割方法的发展历程。然后对基于深度学习的无人机航拍影像目标检测与语义分割方法按照不同的网络模型进行分类,分别总结了它们的改进策略、应用场景、贡献和局限性。随后收集梳理了近些年无人机航拍影像的数据集,归纳了常用的卷积神经网络模型的评价指标。最后指出了本领域目前存在的相关问题,并对未来的研究趋势进行了展望。

共见航拍影像新趋势 DJI大疆天空之城9周年影像大赛获奖作品赏析

盅DJI大疆旗下专业航拍及影像社交平台SkyPixel天空之城TM举办的天空之城9周年影像大赛,于近日落下惟幕。来自美国的摄影师Luke Bredar的作品Haines Alaska Through the Eyes of Luke Bredar斩获年度最佳视频大奖;中国摄影师道来的作品《蒙古包》摘得年度最佳图片大奖的桂冠。

基于激光雷达和航拍影像的城市地物分类研究

航拍影像富含光谱信息、纹理信息和空间信息,机载LiDAR(Light Detection and Ranging)能够提供地物的三维信息。综合利用两类数据的优势,研究了一种面向对象的城市地物分类方法。通过预处理将LiDAR点云转换成二维栅格数据,与航拍影像进行配准;结合光谱信息和高度信息对研究影像进行多尺度分割,依据最优分割尺度计算模型选择最优分割尺度;对分割对象提取各类特征,采用XGBoost算法进行特征选择,选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行分类,为体现XGBoost算法的优势,借助SVM分类器与Relief和RFE两种传统的特征选择算法比较;基于一定规则将阴影区域地物区分以及合并到真实地物类别中,实现最终的城市地物分类。在3个区域测试分类方法,结果表明本文研究方法可行有效,能够较好地应用于城市地物分类。