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关于无人机在森林防火监测方面的探究 总被引：2，自引：0，他引：2
《黑龙江科技信息》2016,(17)
现阶段,我国借助无人机来进行监测和预警森林的火情工作还不够完善,正处于发展的初级阶段。运用无人机体系能够准确地监侧测到森林中发生的火灾情况,利用无人机自动化的功能,可以将现场的情况通过图像显示在计算机上,通过计算机来分辨是否出现了火灾,然后再找到精确的火灾地点。本文主要分析了无人机在森林防火监测工作中的情况,仅供参考。 相似文献
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随着经济的快速发展与城市化进程的逐渐完善,人们将科技化融入到生活中的每个细节。然而在大家日常生活重点关注的视野之外,森林火灾对生态环境造成了难以估量的损失与破坏,由于森林、工厂等大型区域占地面积较大,日常实时监测较为困难,同时一旦发生火灾,火情蔓延速度快,在短时间内就会造成极大的损失。本文针对以上现象设计了一套基于可变数字目标识别的四旋翼火灾监测系统,该系统将UAV机器视觉识别与图像采集控制等技术相结合,利用OpenMV以及GPS定位技术进行火情信息的采集,通过图像传输与数字传输技术将信息传至地面站工作人员,最终实现对大型区域的火灾实时监测与防护。 相似文献
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师菊香 《内蒙古科技与经济》2011,(18):43-44
介绍了智能辅助实训系统中的机器视觉。机器视觉系统位于智能辅助实训系统的前端,是其核心组成部分。其作用是实时拍摄实训作业图像,并采集图像、转换传送到PC机内存中,PC机通过图像处理软件完成对实训操作正确、错误的判断后,将判断信息传输给辅导输出系统,从而在PC机上输出准确的实时辅导和评价信息。 相似文献
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《中国科技信息》2020,(15)
我国已经迈进科技大国行列,许多科研成果位居世界前列,北斗导航系统更是媲美GPS,成为我国一大优势。日常生活中,科技也被人们逐渐应用到生活起居中。除了日常生活中对科技的应用,人们也逐渐的将科技应用到军事、救援等领域。其中,森林火灾便是一大难关,因为森林火灾所需监测范围十分巨大,且存在很大的不确定性,难以做到全方位的实时监测以及救援处理。本文针对以上现象设计了一套基于北斗导航的森林消防巡查系统,该系统利用无人机和地面智能巡查车,采用空地协同技术,以北斗导航系统为核心,将图像采集模块和北斗导航模块的导航与通信技术相结合,进行火情的巡查与信息的采集与发送,通过北斗导航能够实时导航、精准定位的特点以及北斗导航的短报文通信功能,实现无人机和智能车的导航定位以及与地面站的信息交流。本文研究了系统的几个重要组成部分以及硬软件设计,本研究对未来的森林防火等方面有着一定的意义和参考价值。 相似文献
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《中国科技信息》2017,(23)
农业作为一个国家生存的保障,必须要保证它的健康发展。放眼全国,有许许多多的农业生产基地供应着全国的需求。因此这些大型生产基地的生产状况基本决定了全国的生活保证问题.考虑到对于大型生产基地管理不便,耗费人力物力的情况,本文提出了一套基于单片机的四旋翼无人机农情信息采集系统。该系统集信息监测,信息预警,简单处理和信息无线传输等功能于一体,结合图像采集器,角速度传感器和气压传感器,将用单片机操纵的无人机与定位导航技术应用到农田基地,实现对各种作物生长状况及周边环境的监测和预警工作。该信息采集系统的研究可以在第一时间监测农情信息,及时掌握作物的生长状况,可以节省大量的人力物力财力,在农业发展和生产效率方面具有重要的实际意义。 相似文献
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传统视觉测量方法在夜间环境下,存在误差因素繁多、对比度差、结构相似性差等缺陷,无法准确识别人行道中的行人目标,提出了考虑夜间视觉图像误差的人行道识别方法,塑造目标模型更新机制,根据目标颜色直方图相似度和形状变化信息运算目标变化程度,及时更新夜间人行道上行人目标模型,利用夜间视觉图像误差达到识别目的,将待识别行人图像当成期望图像,对同类运动物体进行注视跟踪,确保实时采样图像收敛于期望图像,由图像反馈以及物体运动自适应补偿构成控制律,完成夜间环境下行人目标的准确识别。仿真实验说明,所提方法可对夜间环境下人行道中行人目标进行准确识别,具有较高的识别效率和鲁棒性。 相似文献
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基于颜色信息的多机器鱼并行视觉跟踪算法 总被引：2，自引：0，他引：2
在多仿生机器鱼协作系统 (MRFS)中 ,如何快速、准确获取多机器鱼运动信息和环境信息是决策和控制的基础。介绍了MRFS中视觉子系统的实现及其多目标实时跟踪策略。结合机器鱼本体和场地背景的特征 ,提出了一种基于色度直方图和饱和度直方图的自适应阈值分割算法 ;同时 ,结合计算机并行处理技术 ,利用MMX指令和SSE指令 ,对整个跟踪算法进行了并行性优化。该视觉子系统已成功应用于MRFS中 ,能实时跟踪自由游动的机器鱼和多个障碍物 相似文献
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图像分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。近年来传统分割算法不断被科研工作者优化和组合,相信会有更多的分割新算法井喷而出。 相似文献
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【目的/意义】本文基于颜色、纹理等外部特征与局部视觉特征构成的底层语义特征数据并采用随机森林的方法对医学图像信息进行语义自动标注,为医务工作者提供临床决策参考,便于普通公众理解医学知识和了解个人健康情况,也可以在大数据环境下扩展图书情报领域研究人员对信息组织与处理的范围,促进学科交叉与融合,提升智慧医学的发展,为健康中国战略提供智力与技术支持。【方法/过程】融合图书情报领域知识与医学知识,将图像语义标注看作为一个多类分类问题,首先,抽取颜色、纹理等外部特征及局部视觉特征等底层语义特征;然后,运用随机森林的方法,设计了基于随机森林的医学图像自动标注方案。【结果/结论】融合底层语义特征的医学图像信息自动标注的方案与随机树标注方案相比较,具有较好的效果。【创新/局限】将视觉语义词典作为医学图像的底层语义特征引入到图像标注中;运用随机森林构建的医学图像标注方案;局限在于仅采用BreaKHis数据集为实验数据。 相似文献
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