无人机航测技术及其在电网工程建设中的应用探讨

随着电子技术的飞速发展,小型无人机在远程遥控、续航时间、飞行品质上有了明显的突破,成为了近几年兴起的新的航空遥感手段,并在遥感界被普遍认为具有良好的发展前景。本文介绍了无人机航测系统构成,分析了无人机航测的特点及应用范围,提出无人机航空摄影测量影像获取作业流程和作业方法,总结无人机航测技术在电网工程应用存在的不足之处,对无人机航测技术发展进行了展望。

无人机倾斜摄影测量技术在1:500地籍测绘中的应用

随着航空摄影测量技术的发展,无人机被广泛应用于农业、植保、快递运输、灾难救援、测绘等各个领域。针对以往地籍测量存在低精度、低效率、高成本等缺点,本文以农村1:500地籍测绘项目为例,详细讲述无人机倾斜摄影测量技术在地籍测量工作中的应用方法和操作细节,并根据实验结果证明:无人机倾斜摄影测量可高效、高精度完成大部分1:500地籍图测量工作。

基于ORB+GMS算法的航拍图像匹配方法的研究

ORB算法匹配效率较高、鲁棒性较好,网格运动统计算法可保留更多内点,故结合使用ORB和网格运动统计算法并在航拍图像上验证匹配效果。经实验证明:与ORB+RANSAC算法相比,执行效率提高0.2 s左右,内点比约提高11%,内点数量大幅度增加,所提算法可应用在对效率、稳定性和内点数量要求较高的航拍场景。

基于改进Libra-RCNN的输电线路绝缘子识别

针对无人机航拍输电线路识别绝缘子的定位精度和稳定性较差等问题,提出一种基于ASFF金字塔网络的Libra-RCNN绝缘子检测模型。首先,使用FRN归一化层替代原BN层,消除归一化层对训练批次大小依赖,增加模型学习效率;然后在Libra-RCNN算法金字塔中引入ASFF网络结构,有效解决特征金字塔内部不一致问题;最后借助GIoU交并比替代原IoU交并比,更好精确绝缘子位置。在Insulators_Datasets绝缘子数据集中,改进Libra-RCNN模型平均准确率达94.10%,召回率达97.51%;相较原Libra-RCNN模型分别提高2.23%、2.61%,表明所提算法能稳定、有效地识别绝缘子。

高等学校违纪案件的特点与对策研究

高等学校违纪案件的特点,是由高等学校的性质、任务和环境条件决定的。高等学校是国家培养人才的高等学府,同时又是专家、教授、学者开展科学研究做学问的地方。这里环境好,风气正,腐败现家少,曾经被人们赞誉为是一片"绿州",一块"净土"。但是,高校不是世外桃源,它立足于社会中,与社会各方面有着密切的联系,党内和社会上的不正之风和腐败现象不能说对高校没有影响。加之高校内部改革不断深化,教学活动、外事活动、科技开发、校办产业、经济往来不断扩大,新旧体制转换过程中规范化的机制尚未完全建立起来,一系列政策、规定、制度还不尽完善。

利用CMS监控新发生信贷业务经营风险的构想

如何实时监控新发生信贷业务经营风险，控制新增不良贷款发生是当前信贷管理中必须正视的问题。传统的特别是由管理行组织的信贷现场检查虽然对查处信贷违规经营成效显著，但也存在一定的不足：一是在新发生信贷业务的风险识别与化解上有滞后性、被动性和局限性；二是管理成本过高；三是难以根治防范现场检查人员的道德风险。

信贷管理电子化是农行信贷管理现代化的基础

把信贷管理电子化问题作为信贷管理的关键问题是在今年初全国分行党委书记、行长会议上提出来的,这说明信贷管理电子化建设已成为农行运用现代化手段强化信贷管理的重要课题,摆上了总行加强信贷管理的重要议程。一、信贷综合管理系统的基本特征、功能和操作要求(一)系统的基本特征。《信贷综合管理系统》是信贷管理电子化的重要组成部分。该系统1998年由总行组织、根据信贷部门的需求研制开发的。该系统通过基本概念的设计、处理流程、软硬件环境、系统数据库设计、接口设计和系统安全设计等方面来实现系统运行的总体功能。其主要特征为:1.数据处理的网络性。该系统是在网络环境下由客户机。

院校教育信贷走势与管理

随着我国教育事业的不断发展和国民教育意识的不断提高,服务于教育事业的金融业务日趋转热,教育部门已成为各金融机构业务渗透的'必争之地'。不少金融机构'一诺千金'表示合作诚意。然而如何建立院校教育信贷量的约束条件.使之达到信贷资金使用的安全性、流动性和效益性的统一呢?本文试图通过对教育信贷的特点的分析,寻求出教育信贷的量的规定性,并提出相应的信贷管理手段和措施。

摄影全站仪在电厂烟囱快速监测中应用研究

概述了摄影测量方法在烟囱快速监测中的应用,提出了一种基于摄影全站仪的电厂烟囱变形监测方法,并对该方法所应用的理论进行严格缜密的验证。通过与传统方法对比表明其具有测量结果连续、效率高、周期短和成本低的优势,说明这是一种具有实用意义值得推广的好方法。

一种自适应的无人机影像角点特征提取方法

提取高山林地区域无人机影像上的角点特征时,运用传统方法提取的角点特征数量偏少,为此提出了一种自适应的提取方法。该方法将角点特征提取过程系统性地分为粗提取和精提取过程,其中粗提取为利用吕言算子从影像上确定候选角点特征,而精提取则是通过改进后的SUSAN算法从候选角点特征中精确提取角点特征。角点特征提取结果验证了该方法的可行性,与传统方法相比,该方法提取的角点特征数量更多,运行效率更快,适用于高山林地区域无人机影像角点特征提取。