无人机航拍图像拼接与目标识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了无人机航拍图像拼接与目标识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 一、简介

     无人机用来做图像侦察是常见功能,现有技术基本是无人机对某片区域进行飞行,人工实时监控飞行图像,将图像录制成视频供事后回放。此方法对人员业务要求比较高、反应速度足够快、不利于信息收集、录制视频丢失空间信息、对于后期开展区域分析困难。

    羚控地理态势系统可将无人机航拍图像:可见光、红外、SAR雷达图像数据,几万甚至几十万张无人机航拍图像拼接处理成地图瓦片数据,可叠加到电子地图、卫星地图上放大缩小漫游查看具备目标特征训练功能,能够在拼接后态势地图进行目标智能搜索与标注(如:人、车辆、摩托车等);具备目标手动标注功能。

 二、软件工作原理

    羚控地理态势系统利用图像校准、图像特征提取、图像特征匹配、图像拼接、图像融合等算法,可以将来无人机的图像自动拼接成一幅连续的图像,再进行地理信息处理,生成标准的瓦片地图数据库,从而实现态势融合显示的能力。

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

     图像拼接的原理是将待拼接图像进行图像校准预处理,经过校正后的图像,采用特征提取算法(SIFT、SURF、ORB等)提取每一幅图像的特征点,选择特征描述子实现特征点的匹配,利用匹配上的特征点得到图像的单应性矩阵,将一副图像变换到另一幅图像的相对位置,然后对拼接图像的重叠区域进行融合,最后得到没有拼接痕迹,拼接质量较高的大场景图像,实现无人机的图像的自动拼接;对无法提取特征的沙漠戈壁地貌则采用基本地理误差消除对齐的方法进行图像拼接。对于拼接图像继续进行图像投影转换、图像数据瓦片化、图像数据库生成等操作,最终可以在GIS地图上进行态势查看。

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

三、样品展示

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

SAR地理态势(13级)

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

SAR地理态势(16级)

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

可见光地理态势(18级)

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

可见光地理态势(21级,能识别广告牌文字)

无人机航拍图像拼接与目标识别,无人机图像拼接,无人机,图像拼接,目标识别,航拍数据处理

目标智能搜索识别

四、技术指标

  1. 航拍无人机类型:消费无人机大疆、道通,行业无人机(需具备pos数据);
  2. 拼接过程:自动拼接,不需人工干预;
  3. 控制点:不需要;
  4. 最大构建范围:300km*300km;
  5. 最低级别:1级;
  6. 最高级别:23级(厘米级);
  7. 图像数据精度:10m;
  8. 实时图像拼接:支持;
  9. 智能识别类别:人、车、摩托车(依据训练特征库决定);
  10. 识别过程:自动识别,不需人工干预;
  11. 目标经纬高:支持;
  12. 目标经纬度精度:10米;
  13. 识别概率:≥90%;
  14. 实时目标搜索:支持;

五、其他

    课题还在继续研究中,涉及大量算法研究,特别是很多算法执行效率很低需要进行大量优化改进效率;总之经过2年的研究改进,现在功能基本可用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-722836.html

到了这里,关于无人机航拍图像拼接与目标识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 实践航拍小目标检测,基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统

    关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践,感兴趣的话可以自行移步阅读即可: 《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》 《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》 《助力环保河道水质监测,基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构

    2024年03月21日
    浏览(55)
  • 无人机航拍图像数据集汇总

    最近的项目涉及到对无人机航拍图像的目标检测,检测的目标包含车辆、人、无人机、船舶,比较热门的航拍数据集大多是遥感图像的数据集,与本项目相关的数据集查找不易,本文分享一下相关的航拍数据数据集,以及数据集的处理方法。 文中部分数据集已经下载,需要获

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • 基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践

    无人机变得越来越普及,很多场景中由于客观原因的限制大量采用了无人机,无人机预警、无人机抓怕、无人机劝导等等,无人机逐渐成为复杂场景中不可替代的重要觉得,无人机航拍数据与遥感图像数据有几分相似,图像中以小目标居多,不同的是,遥感本身图像很大,所

    2023年04月08日
    浏览(46)
  • 无人机航拍图像的空间分辨率计算

    GSD:无人机/遥感卫星的空间分辨率,指航片/遥感影像一个像素点代表的空间距离。 计算公式: d:单位cm、指空间分辨率。 s:单位µm、指像元大小(像素间距)。 H:单位m、指飞行高度。 f:单位mm、指焦段(即镜头的焦段)。 注意:计算时统一单位。同时,更值得注意的

    2024年02月01日
    浏览(54)
  • 无人机航拍图像匹配——SIFT算法实践(含代码)

    SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是由David Lowe于1999年提出的一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取和匹配方法。它在航拍图像匹配中具有重要的意义,主要体现在以下几个方面: 尺度不变性 :航拍图像通常具有大范围的尺度变化,例如拍摄距离目标较远或较近的

    2024年02月04日
    浏览(50)
  • 计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

    该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。 该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT 目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪! 教程博客_传送门链接-------单目测

    2024年02月08日
    浏览(54)
  • YOLO目标检测——无人机航拍行人检测数据集下载分享【含对应voc、coc和yolo三种格式标签】

    实际项目应用 :智能交通管理、城市安防监控、公共安全救援等领域 数据集说明 :无人机航拍行人检测数据集,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富 标签说明 :使用lableimg标注软件标注,标注框质量高,含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签,分别存放在不同文件

    2024年01月18日
    浏览(54)
  • 浅谈无人机遥感图像拼接与处理方法

    遥感(RS-Remote Sensing)——不接触物体本身,用传感器收集目标物的电磁波信息,经处理、分析后,识别目标物,揭示其几何、物理性质和相互关系及其变化规律的现代科学技术。 换言之,即是“遥远的感知”,按传感器搭载平台划分,包括航天遥感、航空遥感、地面遥感。

    2024年02月16日
    浏览(56)
  • 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解)

    在零售业库存管理中,YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例:

    2024年02月20日
    浏览(79)
  • 无人机航拍高度与地面采样距离

    为搞清无人机航拍高度与地面采样距离的关系,首先需要了解像素与像元之间的细小差别(个人理解)。像素偏重于图片描述,也就是常说的一张图片像素是多少。像元则指一个像素点的实际大小。 对同样大小面积的图片,像元越小,即像素面积越小,进而该场景图片像素数

    2024年02月09日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包