Nov, 2023

基于无人机图像的遥感技术自动检测和计数窗户

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TL;DR本研究提出了一种利用无人机遥感系统来准确检测和计数建筑物窗户数量的方法，该方法通过开发计算机视觉流水线，利用无人机机载摄像头和其他传感器的数据，实现了窗户的自动识别和计数。定量和定性结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法能够准确检测和计数窗户。
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发现论文，激发创造
  • 基于无人机可见光遥感技术的建筑自动化巡检

    本论文提出一种基于无人机图像数据收集和后期处理的自动化方法，旨在通过估算地震结构参数，帮助建筑结构的弱点检查和减少人工，时间和成本消耗。这里考虑的关键参数是邻近建筑之间的距离，建筑平面形状，建筑平面面积，屋顶上的物体和屋顶布局。实地测量和 Google 地球数据表明所提出的方法在估算这些参数方面的准确性得到了验证。

    Sep, 2022

  • 通过裁剪窗口解决稀疏目标检测中的背景偏差

    本研究提出一种简单的平铺方法，以提高遥感情况下在无人机上进行目标检测的能力，通过降低背景偏差，使得可以在训练期间使用更高的图像分辨率，从而显著提高模型的性能。在三个不同的数据集上验证了该方法，并在性能和速度方面优于类似的方法。

    Jun, 2021

  • 基于视觉的复杂背景和雨天下的无人机检测

    本文研究了计算机视觉和深度学习技术在无人机检测方面的表现，探究了在复杂背景、不同大小、复杂天气等挑战条件下使用一阶段探测器和二阶段探测器进行 UAV 检测的性能，并对两个数据集进行了评估，研究结果为发展更为强大的 UAV 检测方法提供了借鉴。

    May, 2023

  • 航拍卫星影像中的新型建筑物检测与位置智能收集

    利用航拍图像进行城市规划和管理，需要对建筑物进行检测和信息提取，并聚类分类，以便回答重要问题，如地震疏散路线规划、洪涝管理等。

    Feb, 2023

  • 基于无人机混合真实与虚拟场景的自动机场道面检测

    基于无人机拍摄的图像，提出一种基于深度学习的视觉方法来自动识别跑道和滑行道面的缺陷，利用合成与实际图像训练模型能在真实应用场景中取得更好的结果。

    Jan, 2024

  • 无人机实时人体检测

    本研究提出了一种适用于无人机热红外图片和视频的目标检测框架，基于 CNN 架构的 YOLO 模型，通过定量和定性评估深度学习模型，在人的交叉检测性能方面展示了 YOLOv7 模型在不同无人机观察角度下的应用。

    Jan, 2024

  • 基于小型无人机的遥感技术、应用与前景

    本文系统调查了近年来无人机在遥感领域的最新进展和未来前景，重点讨论了基于无人机的遥感数据处理中面临的挑战和关键技术以及广泛应用。

    Dec, 2018

  • 基于视觉的无人机感知系统实时航空目标定位与跟踪

    文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

    Mar, 2017

  • 无人机点云和航空图像的树木检测方法综述

    无人机在树木检测中的应用方法进行了回顾和分析，包括利用点云数据的 LiDAR 和数字航空摄影 (DAP) 方法以及直接使用图像的深度学习 (DL) 方法，并统计了近年来使用不同方法进行树木检测的研究数量，指出基于图像的 DL 方法在树木检测研究中已成为主流趋势。该回顾可为希望在特定森林进行树木检测研究的科研人员提供帮助和指导，同时也可帮助农民利用无人机管理农业生产。

    Sep, 2023

  • 利用无人机与深度学习进行灾害监测

    利用装备相机传感器的无人机进行灾害监测，并结合深度学习技术可以高准确性地识别灾害，544 幅图像实验结果表明，该技术有望成为高效的灾害预测方法。

    Jul, 2018