基于改进TLD算法的无人机自主精准降落

四旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在航拍、测绘、环境监测、快递等航空领域的广泛应用,对四旋翼无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求,而其实现自主精准降落的功能是必不可少的。对目标进行快速鲁棒性跟踪是实现降落的重要基础,TLD(Tracking Learning Detector)算法为这一问题提供了一种有效的解决办法,虽然许多学者对其进行了研究并对传统的TLD算法进行了改进,但算法的跟踪精度及速度仍然难以满足无人机的降落要求。提出了一种基于TLD框架的目标跟踪算法来实现无人机与特定降落目标之间的相对定位。该算法在TLD框架下,提出一种基于目标形状特征自主确定降落目标的算法,提高了降落流程的自主性;用核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的实时性、精准度及鲁棒性;同时在降落过程中采用一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的目标识别方法,以实现目标检测自矫正,保证长时间准确跟踪目标。在七类模拟无人机进行降落的视频集下验证了该算法,与其他三种跟踪算法进行对比,并进行实际降落测试。测试结果表明,该算法的鲁棒性和精准度均优于其他算法,处理速度可达到31.47 f/s,故而在TLD框架下采用核相关滤波器作为跟踪器,对跟踪及检测结果进行有效融合并提高算法实时性的同时,增加的检测自矫正环节保证了长时间跟踪的准确度,从而有效地实现了无人机全自主精准降落。

面向国土空间规划的鄂州市资源环境承载力评价

通过分析资源环境承载力的发展历程及科学内涵,从国土空间规划资源环境承载力评价的要求出发,提出耦合“资源-环境-生态”的资源环境承载力评价体系。利用此评价体系对鄂州市开展土地及水资源承载能力、大气及水环境容量、生态足迹等单项评价,基于单项评价结果开展资源环境承载力综合评价及警示性分级,给出鄂州市资源环境保护及治理建议。结果表明:1)在资源承载力上,鄂州市受土地资源约束较少,主要受水资源影响,2035年水资源能容纳的人口规模为167.91万,未来需要增加供水或提高节水水平;2)在环境承载力上,鄂州市受水体污染物的约束较小,主要受大气中的O3排放容量影响,预计2035年环境容量所能承载的人口为169.85万,在环境保护治理时应重点加强O3的防治;3)在生态承载力上,鄂州市2035年可承载人口为177.21万,生态可持续性及生态承压能力均为盈余状态;4)整体上,鄂州市2035年资源环境综合承载人口规模约为168万人,承载指数为0.631,资源环境承载状态为盈余,其中水资源和O3是制约其资源环境承载力的主要因素。