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Rapid identification of landslide,collapse and crack based on low-altitude remote sensing image of UAV 被引量:11
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作者 LIAN Xu-gang LI Zou-jun +4 位作者 YUAN Hong-yan LIU Ji-bo ZHANG Yan-jun LIU Xiao-yu WU Yan-ru 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2020年第12期2915-2928,共14页
Landslides,collapses and cracks are the main types of geological hazards,which threaten the safety of human life and property at all times.In emergency surveying and mapping,it is timeconsuming and laborious to use th... Landslides,collapses and cracks are the main types of geological hazards,which threaten the safety of human life and property at all times.In emergency surveying and mapping,it is timeconsuming and laborious to use the method of field artificial investigation and recognition and using satellite image to identify ground hazards,there are some problems,such as time lag,low resolution,and difficult to select the map on demand.In this paper,a10 cm per pixel resolution photogrammetry of a geological hazard-prone area of Taohuagou,Shanxi Province,China is carried out by DJ 4 UAV.The digital orthophoto model(DOM),digital surface model(DSM) and three-dimensional point cloud model(3 DPCM) are generated in this region.The method of visual interpretation of cracks based on DOM(as main)-3 DPCM(as auxiliary) and landslide and collapse based on 3 DPCM(as main)-DOM and DSM(as auxiliary) are proposed.Based on the low altitude remote sensing image of UAV,the shape characteristics,geological characteristics and distribution of the identified hazards are analyzed.The results show that using UAV low altitude remote sensing image,the method of combination of main and auxiliary data can quickly and accurately identify landslide,collapse and crack,the accuracy of crack identification is 93%,and the accuracy of landslide and collapse identification is 100%.It mainly occurs in silty clay and mudstone geology and is greatly affected by slope foot excavation.This study can play a great role in the recognition of sudden hazards by low altitude remote sensing images of UAV. 展开更多
关键词 UAV low altitude remote sensing image Geological hazards identification method
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基于低空无人机的草原灌丛遥感辨识方法 被引量:8
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作者 张顺 赵玉金 +2 位作者 白永飞 杨龙 孙中宇 《热带地理》 CSCD 北大核心 2019年第4期512-520,共9页
以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地调查,开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数(NDVI)的方差统计分析,确定了裸地与植被的分割阈值... 以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地调查,开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数(NDVI)的方差统计分析,确定了裸地与植被的分割阈值为-0.08,并使用该阈值提取植被覆盖区,然后分别利用面向对象的决策树(DT)、贝叶斯(Bayes)、K最邻近(KNN)、支持向量机(SVM)机器学习分类器进行灌丛辨识。研究表明:借助Estimation of Scale Parameter ( ESP )最优分割尺度评价工具可以快速确定分割参数,获取灌丛、草地影像对象;利用特征空间优化工具选取了 18个的对象特征,可以有效避免盲目选择而导致的计算量增大;通过对不同分类器分类结果的对比和样本数量敏感性实验得出:Bayes分类器精度稳定、无需设置参数,灌丛分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到92%和0.83,结果与影像地物嵌合最好,能够精确识别单株灌丛;根据Bayes分类器分类结果统计得研究区灌丛盖度为14.74%,平均冠幅为0.6m2,与样方调查结果基本一致。由于4种分类器的算法特征以及对训练样本数量的敏感性各不相同,因此选择合适的分类器还需根据具体影像的地物特征、空间分辨率和研究区范围来确定。 展开更多
关键词 灌丛化 低空无人机 遥感辨识 面向对象 机器学习
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低空空域无人机运行安全保障技术研究综述 被引量:1
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作者 羊钊 李娜 +1 位作者 毛亿 朱仁伟 《西华大学学报(自然科学版)》 2024年第1期41-47,共7页
低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险... 低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险评估等。文章从无人机的轨迹预测与意图识别、低空空域飞行冲突探测、低空空域风险评估及预警告警等3方面进行了研究。首先,总结了在无人机轨迹预测和意图识别方面的研究成果和面临的问题挑战;其次,基于低空空域冲突探测形式,分析不同探测方法的优缺点;随后,围绕低空空域风险评估及预警告警技术,分析当前研究需要解决的核心问题;最后,对无人机冲突探测和风险评估技术等方面进行了展望。 展开更多
关键词 低空空域 无人机 冲突识别 风险评估 安全管理
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基于二维相控阵体制的探鸟雷达系统
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作者 刘峰 刘海波 +5 位作者 周超 于冲 李兴明 崔莹莹 陈天明 陈宇翔 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期166-184,共19页
随着环境的改善和航空事业的迅速发展,野生动物与航空器的冲突愈发尖锐,其中鸟击事件占野生动物袭击事件的90%以上。据统计,鸟击事件每年给全世界航空业带来超过20亿美元的损失,是影响世界航空业的头号危害。针对鸟击事件对航空器造成... 随着环境的改善和航空事业的迅速发展,野生动物与航空器的冲突愈发尖锐,其中鸟击事件占野生动物袭击事件的90%以上。据统计,鸟击事件每年给全世界航空业带来超过20亿美元的损失,是影响世界航空业的头号危害。针对鸟击事件对航空器造成巨大危害的问题,必须对鸟情进行持续、全面的观察,其目的一方面是当观察到大量鸟类聚集活动时,可以及时指导飞行员进行规避、对鸟群进行驱赶;另一方面,通过长期数据积累,可以对鸟类的生物学和运动学特征进行研究,进而实施有针对性的防治措施。基于上述需求,雷达技术以其全天时、全天候、大范围、远距离、高精度等优势,在机场鸟情防治中得到了迅速的发展与应用,并发挥了重要作用。本文首先概要介绍了国内外鸟击事故整体情况及传统的鸟情探测手段,指出雷达技术在机场鸟击防范应用中的优势;其次,较为全面地介绍了探鸟雷达系统的发展历程,鸟情探测系统的体制、工作模式、探测性能等相应的发展情况;然后,对雷达在鸟情探测中的应用难点进行分析,并从系统体制、目标探测、目标识别等角度出发,对相应关键技术的研究进展进行说明;接着,对国内外典型探鸟雷达系统的技术状态和应用情况进行了对比,并对北京理工雷科电子信息技术有限公司的圆柱形二维有源相控阵探鸟雷达系统的研究进展进行了介绍;最后,对探鸟雷达技术的发展做出总结与展望。 展开更多
关键词 探鸟雷达 凝视模式 低空探测 目标识别 数据融合
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基于激光视觉传感的渔船目标无人机低空识别研究 被引量:2
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作者 刘小飞 李明杰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期242-246,共5页
为了提高渔船目标无人机低空识别的准确率,提出基于激光视觉传感的渔船目标识别方法。采用阈值分割和角点定位标定渔船目标激光视觉传感图像的方位特征点;提取渔船目标的位置信息、速度信息、加速度信息、运动轨迹信息,建立渔船目标激... 为了提高渔船目标无人机低空识别的准确率,提出基于激光视觉传感的渔船目标识别方法。采用阈值分割和角点定位标定渔船目标激光视觉传感图像的方位特征点;提取渔船目标的位置信息、速度信息、加速度信息、运动轨迹信息,建立渔船目标激光视觉传感图像的背景差分检测模型;通过帧动态检测和差分图像聚类,计算相邻目标质心的距离;根据参数估计和像素灰度值检测,结合目标方位估计,实现对渔船目标激光视觉传感图像的定位识别。结果表明,采用该方法能够有效识别渔船目标,目标方位识别准确性达到90.95%以上,提高了渔船目标无人机低空识别准确性。 展开更多
关键词 激光视觉传感 渔船目标 无人机 低空识别
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低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法 被引量:1
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作者 杨辉跃 容易圣 +1 位作者 简钰洪 贾轶钧 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-8,共8页
为应对无人机“黑飞”“滥飞”带来的安全威胁,迫切需要对无人机进行有效的实时探测与识别。然而由于低空无人机的灵活性、微小型化及多干扰因素等原因,传统的雷达探测等方法表现不佳。为此,基于机器视觉探测,提出了一种低空无人机实时... 为应对无人机“黑飞”“滥飞”带来的安全威胁,迫切需要对无人机进行有效的实时探测与识别。然而由于低空无人机的灵活性、微小型化及多干扰因素等原因,传统的雷达探测等方法表现不佳。为此,基于机器视觉探测,提出了一种低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法。该算法针对经典YOLOv5算法运算速度难以满足高清实时处理的问题,使用轻量级GhostNet网络取代了YOLOv5骨干网络中的卷积运算,简化网络结构,大幅提高了计算速度;并且通过引入CA注意力机制,以及使用BiFPN双向加权特征金字塔替换颈部的PANet结构,在网络结构简化的基础上提升检测准确性。通过现地拍摄无人机在建筑、云层、树木、阴暗等不同复杂背景下的飞行姿态,结合公开数据集,对算法进行训练和测试实验。实验结果表明,GCB-YOLOv5s在参数量和浮点数计算量上均减少了近40%,且可达96.7%的精确率、96.4%的召回率和97.5%的平均精度。 展开更多
关键词 低空无人机 目标识别 YOLOv5 实时探测 轻量化设计
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基于HMM的低空目标航迹威胁识别
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作者 余晓洁 魏嵩 +1 位作者 盛佳恋 张磊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1399-1408,共10页
稳健的低空目标威胁识别是低空域安全防护的重要任务。传统的多属性决策方法对目标运动参数的量测精度要求较高,忽略了目标运动的时序关联信息,在实际应用中缺乏噪声稳健性和动态分析能力。因此,在多属性决策方法的基础上引入了隐马尔... 稳健的低空目标威胁识别是低空域安全防护的重要任务。传统的多属性决策方法对目标运动参数的量测精度要求较高,忽略了目标运动的时序关联信息,在实际应用中缺乏噪声稳健性和动态分析能力。因此,在多属性决策方法的基础上引入了隐马尔可夫模型,提出了一种动态稳健的低空目标威胁等级识别方法。通过建立隐状态与威胁等级、威胁数值之间的内在联系,将威胁识别问题转化为隐马尔可夫模型的状态解码问题。相比于常规算法,所提方法能够有效地抑制量测噪声干扰并具有一定的威胁预测能力。仿真实验验证了所提方法的有效性和稳健性。 展开更多
关键词 低空目标 威胁识别 多属性决策 隐马尔可夫模型 动态识别
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基于近低空遥感技术的国家公园功能分区边界识别:以钱江源国家公园体制试点区为例 被引量:9
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作者 李杰 李巍岳 +3 位作者 付晶 高峻 杨蕾 何苇航 《生物多样性》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期42-50,共9页
边界划分是国家公园保护与管理的重要手段,通常以行政区和自然地理边界为参考,借助人工干预的方法进行划分,而较少考虑当地生态系统的完整性以及人为干扰因素,造成边界划分不合理、不清晰。本研究以钱江源国家公园体制试点区中横岭角和... 边界划分是国家公园保护与管理的重要手段,通常以行政区和自然地理边界为参考,借助人工干预的方法进行划分,而较少考虑当地生态系统的完整性以及人为干扰因素,造成边界划分不合理、不清晰。本研究以钱江源国家公园体制试点区中横岭角和古田山访客中心2处干扰较大的典型区为例,用无人机近低空遥感技术结合实地植被调查,评估现有功能分区。结果表明,横岭角和古田山访客中心功能分区修正面积分别为53,550m^2和19,667 m^2,分别占航拍研究区域面积的29.75%和16.39%。功能分区不合理划分的原因包括:(1)人为干扰较大的区域与自然地物较难分辨;(2)部分边界划分没有考虑生态系统的完整性,将面积较小或完整性稍差的天然林划分为保护级别较低的区域。本研究采用航拍影像结合地面调查,从保护当地生态系统完整性和减小人为干扰因素的角度出发,为国家公园功能分区边界划分与细化提供一种合理可行的方法。 展开更多
关键词 近低空遥感 地面调查 国家公园 功能分区 人为干扰 边界识别
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低空智联网中基于多质心OpenMax的无人机开集识别方法
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作者 杨宁 胡景明 +2 位作者 张邦宁 丁国如 郭道省 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期60-70,共11页
随着网络化、智能化的发展,无人机(Unmanned aerial vehicles, UAVs)逐渐成为低空智联网(Low-altitude intelligent network, LAIN)的重要组成部分,但如何对低空智联网中的无人机平台进行有效的管理仍面临严峻挑战。基于无人机信号中的... 随着网络化、智能化的发展,无人机(Unmanned aerial vehicles, UAVs)逐渐成为低空智联网(Low-altitude intelligent network, LAIN)的重要组成部分,但如何对低空智联网中的无人机平台进行有效的管理仍面临严峻挑战。基于无人机信号中的细微特征可对无人机进行个体识别,并检测是否为非法无人机,从而实现低空智联网中无人机的身份识别和管理。针对低空领域信道环境复杂且无法提前获取非法无人机信号样本的问题,本文提出了基于差值时频和多质心OpenMax的无人机开集识别方法。首先,提出了与信道无关的差值时频特征来降低多径信道环境对射频指纹(Radio frequency fingerprinting, RFF)特征的影响,并利用数据增强提高了识别模型的准确率和鲁棒性。其次,利用多质心OpenMax替代神经网络Softmax层,以实现无人机个体的开集识别。最后,对神经网络的损失函数进行了改进,提高了开集识别准确率。本文利用真实环境采集的数据对所提算法进行了验证,在多径信道环境中开放度为0.087时,开集识别准确率达到了93.23%,与基准算法相比,准确率分别提高了7.61%和13.4%。本文提出的算法可在复杂信道环境中有效识别无人机个体并检测出首次出现的非法无人机。 展开更多
关键词 低空智联网 开集识别 射频指纹 多径信道环境 非法无人机
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变系数C^2算法在雷达低空目标角度测量中的应用 被引量:2
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作者 巢育龙 胡庆荣 李迎春 《空军预警学院学报》 2013年第2期92-94,99,共4页
鉴于传统的多目标分辨算法(C2算法)通过取多个脉冲近似单脉冲测角来抑制多径效应,通过对C2算法进行推导分析,对C2算法在多径抑制中的应用进行了改进,提出了变系数C2算法.理论分析及仿真结果表明,相比常规的固定系数C2算法,变系数C2算法... 鉴于传统的多目标分辨算法(C2算法)通过取多个脉冲近似单脉冲测角来抑制多径效应,通过对C2算法进行推导分析,对C2算法在多径抑制中的应用进行了改进,提出了变系数C2算法.理论分析及仿真结果表明,相比常规的固定系数C2算法,变系数C2算法可显著提高角度测量精度,且克服了C2算法不能应用于机动目标的缺点. 展开更多
关键词 低空目标 C2算法 多径效应 多目标分辨算法 下视跟踪
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