复杂地质环境下高速公路施工无人机影像监控技术研究

为了提高对复杂地质环境下高速公路施工无人机影像的监控水平,通过分析无人机高速公路施工影像监控系统,对复杂地质环境下的无人机影像监控方法进行研究。该方法主要利用无人机影像监控技术获取高速公路施工的影像,对解压后的影像数据进行分组和检测,得到准确的高速公路施工影像数据;利用广义似然比检验方法对公路施工影像数据进行监控,求得监控高速公路施工影像的统计量值,实现无人机影像监控。实验结果证明,采用该方法对复杂地质环境下高速公路施工区进行监控,能够有效降低施工影像的失真度,减小标准误差,保证监控稳定性,提高监控效率。

基于改进孤立森林算法的无人机异常行为检测

为进一步提高低空无人机的管控能力,突破对合作型无人机运行状态的精准监控和非合作型无人机任务类型快速研判的关键技术,对无人机异常行为的检测方法进行研究。首先,定义了合作型和非合作型无人机运行过程中的异常行为,并对两类无人机的运行参数进行分析,明确了各种运行特征及其判定参数的提取方法。随后,提出了基于Sobel Operator-CNN算法的无人机类型判定方法。最后,改进孤立森林算法,提出动态最大生长高度的方法,对合作型和非合作型无人机的异常行为进行判别,根据数据节点判定无人机任务特点以及异常类型。基于ardupilot-airsim仿真平台的测试结果表明,改进的孤立森林算法具有收敛速度快、准确度高的特点,对异常行为的识别精准率达到96.4%,超过传统算法3.2%。