基于TM30测量机器人边坡监测系统的研究

随着露天矿不断开采,露天矿边坡滑坡事故造成了巨大损失。以往的人工滑坡监测无法实现全天候的监测,很难了解滑坡的动态变化过程。本文引进TM30测量机器人,对变形长期自动观测,数据实时传输到计算机,并用数据库进行存储,经EXCEL分析数据后,做出滑坡分析和预警,此系统实现了无人值守,全天候高精度,自动实时监测。

基于UE-Net6的无人机遥感影像城市地表水提取方法

针对利用高分辨率、背景复杂、波段少的无人机遥感影像提取城市地表水的方法少且提取精度不高等问题,采用深度学习法,构建了不同深度的U-Net网络模型(5、6、7层)提取城市地表水,对比发现U-Net6模型效果最优;同时,为避免神经元失活和模型过拟合现象,采用ELU代替ReLU并引入Dropout正则化对U-Net6网络进行改进,进而提出了一种以ELU为激活函数、网络层数为6的基于无人机遥感影像的城市地表水自动提取方法—UE-Net6方法,从而实现了复杂背景下水体信息的精确提取。为验证所提方法的优越性,试验选取同样的训练集与测试集,分别对经典U-Net、SegNet、FCN及UE-Net6模型进行对比试验。结果表明,UE-Net6方法的水体提取精度明显优于其他模型的提取精度。