低成本小型无人机影像智能采集系统的设计与实现
这是一篇关于无人机,低成本,通讯协议,PPK,智能采集,管理系统的论文, 主要内容为随着科学技术的不断发展,无人机系统已经逐步融入社会发展的各个方面,成为不可或缺的民用设备与军事设备。无人机技术作为一种及时、有效地获取地物信息的技术手段,已然在国土资源、能源、商业、农业、警用、医疗和防灾减灾等领域有广泛的应用。目前,商业航测无人机由于购置和维护成本较高、维护周期长和系统封闭等原因,造成企业购置风险大、投入产出比高。因此本文基于Pixhawk开源飞行控制系统,研发一套定位精度较高且可以实现数据共享的低成本无人机影像智能采集系统,该系统可以满足国土调查中外业举证方面的需求。小型无人机测绘遥感系统由传感器、飞行平台、飞控系统、地面监控系统和遥控遥测链路构成。本文针对无人机采集与管理数据效率较低的问题,借助Micro Air Vehicle Link协议实现无人机与地面站之间的串口通讯,控制二者协同工作完成数据的采集。利用Pixhawk飞行控制系统控制信号设计完成图像采集模块,采用NEO-M8T低成本GNSS接收机构建差分测量系统,提高无人机的定位精度。最终将无人机获取的图像和坐标数据上传至数据管理系统,实现数据的智能化采集与管理,取得研究成果如下:(1)研发及搭建了无人机机载平台。针对无人机航空摄影图像的采集要求,首先确定了四旋翼无人机的主体设计参数及控制系统,选取相应硬件,实现无人机机载平台的搭建,确保系统的灵活性和稳定性。然后通过xcopter Calc评估软件和实际飞行对多旋翼无人机机载平台进行了测试,结果表明机载平台布局合理、稳定性较好。(2)设计并实现了航空摄影图像与GNSS接收机数据的同步采集。依据Pixhawk飞行控制系统控制信号格式和相机快门触发原理,设计相机快门曝光与GNSS接收机模块的数据同步采集方式。采用MAVLink通讯协议传输拍摄命令,触发相机快门曝光的同时获取GNSS接收机的定位数据,最终完成图像数据与POS数据的同步获取。(3)通过组合差分定位算法实现动态飞行中较高精度的POS数据获取。采用u-blox公司的多星座接收机模块NEO-M8T构建PPK系统,将BDS/GPS组合定位算法与LAMBDA模糊度解算方法相结合,静态定位精度达到厘米级,动态定位精度达到分米级。最终构建了一套质量轻、低成本的PPK后差分系统,提高无人机的飞行轨迹记录精度。(4)研发了无人机影像数据智能管理系统。结合无人机数据采集与数据管理的需要,采用WEB技术和开源GIS空间信息技术,对无人机影像数据管理系统的整体架构和功能模块进行设计。数据管理系统基于B/S(浏览器/服务器)架构,系统前端采用Vue-cli框架进行组件式开发,使用Open Layers API实现地图数据的加载,开源Geo Server服务器和Postgre SQL数据库分别作为地理处理服务器和后台数据的存储库,最终实现对无人机影像数据的管理与操作、综合信息显示与交互以及数据共享等功能。通过两个实验区数据获取实验,结果表明,由机载平台、图像与坐标数据同步获取模块、BDS/GPS组合定位算法与LAMBDA模糊度解算方法、WEB技术和开源GIS空间信息技术所构建的无人机影像智能采集系统可以达到土地变更外业调查技术要求。利用该系统可以实现土地变更的图像及相应坐标信息的快速获取,并将无人机所获取的数据上传至数据管理系统,实现数据的科学化管理。
低成本小型无人机影像智能采集系统的设计与实现
这是一篇关于无人机,低成本,通讯协议,PPK,智能采集,管理系统的论文, 主要内容为随着科学技术的不断发展,无人机系统已经逐步融入社会发展的各个方面,成为不可或缺的民用设备与军事设备。无人机技术作为一种及时、有效地获取地物信息的技术手段,已然在国土资源、能源、商业、农业、警用、医疗和防灾减灾等领域有广泛的应用。目前,商业航测无人机由于购置和维护成本较高、维护周期长和系统封闭等原因,造成企业购置风险大、投入产出比高。因此本文基于Pixhawk开源飞行控制系统,研发一套定位精度较高且可以实现数据共享的低成本无人机影像智能采集系统,该系统可以满足国土调查中外业举证方面的需求。小型无人机测绘遥感系统由传感器、飞行平台、飞控系统、地面监控系统和遥控遥测链路构成。本文针对无人机采集与管理数据效率较低的问题,借助Micro Air Vehicle Link协议实现无人机与地面站之间的串口通讯,控制二者协同工作完成数据的采集。利用Pixhawk飞行控制系统控制信号设计完成图像采集模块,采用NEO-M8T低成本GNSS接收机构建差分测量系统,提高无人机的定位精度。最终将无人机获取的图像和坐标数据上传至数据管理系统,实现数据的智能化采集与管理,取得研究成果如下:(1)研发及搭建了无人机机载平台。针对无人机航空摄影图像的采集要求,首先确定了四旋翼无人机的主体设计参数及控制系统,选取相应硬件,实现无人机机载平台的搭建,确保系统的灵活性和稳定性。然后通过xcopter Calc评估软件和实际飞行对多旋翼无人机机载平台进行了测试,结果表明机载平台布局合理、稳定性较好。(2)设计并实现了航空摄影图像与GNSS接收机数据的同步采集。依据Pixhawk飞行控制系统控制信号格式和相机快门触发原理,设计相机快门曝光与GNSS接收机模块的数据同步采集方式。采用MAVLink通讯协议传输拍摄命令,触发相机快门曝光的同时获取GNSS接收机的定位数据,最终完成图像数据与POS数据的同步获取。(3)通过组合差分定位算法实现动态飞行中较高精度的POS数据获取。采用u-blox公司的多星座接收机模块NEO-M8T构建PPK系统,将BDS/GPS组合定位算法与LAMBDA模糊度解算方法相结合,静态定位精度达到厘米级,动态定位精度达到分米级。最终构建了一套质量轻、低成本的PPK后差分系统,提高无人机的飞行轨迹记录精度。(4)研发了无人机影像数据智能管理系统。结合无人机数据采集与数据管理的需要,采用WEB技术和开源GIS空间信息技术,对无人机影像数据管理系统的整体架构和功能模块进行设计。数据管理系统基于B/S(浏览器/服务器)架构,系统前端采用Vue-cli框架进行组件式开发,使用Open Layers API实现地图数据的加载,开源Geo Server服务器和Postgre SQL数据库分别作为地理处理服务器和后台数据的存储库,最终实现对无人机影像数据的管理与操作、综合信息显示与交互以及数据共享等功能。通过两个实验区数据获取实验,结果表明,由机载平台、图像与坐标数据同步获取模块、BDS/GPS组合定位算法与LAMBDA模糊度解算方法、WEB技术和开源GIS空间信息技术所构建的无人机影像智能采集系统可以达到土地变更外业调查技术要求。利用该系统可以实现土地变更的图像及相应坐标信息的快速获取,并将无人机所获取的数据上传至数据管理系统,实现数据的科学化管理。
菌物标本信息智能采集管理系统
这是一篇关于菌物标本,智能采集,图像识别,移动端App,管理系统的论文, 主要内容为传统菌物标本采集方式使用数码相机、GPS定位仪和纸笔记录采集信息,再录入到电脑中,采集效率低下、工作重复,且二次录入易出现照片和信息对应错误。为解决上述传统采集方式存在的不足,本文开发了一套菌物标本信息智能采集管理系统,实现菌物标本信息的野外智能采集和管理。系统由移动端菌物标本信息智能采集App和服务器端菌物标本信息管理系统两部分组成,用户通过移动端App智能化录入标本信息,传输到服务器端进行存储和管理。本文研究内容包括以下三部分:训练菌物识别模型,使用TensorFlow深度学习框架,通过迁移学习的方法训练用于菌物识别的神经网络模型,并在Android平台部署;基于Android平台开发移动端App,实现菌物识别、图像采集、地理位置获取、输入信息动态匹配等菌物标本信息智能采集功能,以及标本采集数据的存储和传输;开发服务器端管理系统,基于Spring Boot框架、MySQL数据库,实现菌物标本信息和用户信息的管理,以及信息的批量导入和导出。本文开发的菌物标本信息智能采集管理系统实现了菌物标本信息的野外智能采集和管理。移动端App通过菌物识别、标本信息智能采集以及标本信息的传输,使菌物标本的野外采集更加便捷。服务器端管理系统接收采集数据,对标本采集记录和用户信息进行有效的管理。该系统简化了菌物标本采集流程,提高了采集的效率和准确率,实现了菌物标本信息采集和管理一体化。
菌物标本信息智能采集管理系统
这是一篇关于菌物标本,智能采集,图像识别,移动端App,管理系统的论文, 主要内容为传统菌物标本采集方式使用数码相机、GPS定位仪和纸笔记录采集信息,再录入到电脑中,采集效率低下、工作重复,且二次录入易出现照片和信息对应错误。为解决上述传统采集方式存在的不足,本文开发了一套菌物标本信息智能采集管理系统,实现菌物标本信息的野外智能采集和管理。系统由移动端菌物标本信息智能采集App和服务器端菌物标本信息管理系统两部分组成,用户通过移动端App智能化录入标本信息,传输到服务器端进行存储和管理。本文研究内容包括以下三部分:训练菌物识别模型,使用TensorFlow深度学习框架,通过迁移学习的方法训练用于菌物识别的神经网络模型,并在Android平台部署;基于Android平台开发移动端App,实现菌物识别、图像采集、地理位置获取、输入信息动态匹配等菌物标本信息智能采集功能,以及标本采集数据的存储和传输;开发服务器端管理系统,基于Spring Boot框架、MySQL数据库,实现菌物标本信息和用户信息的管理,以及信息的批量导入和导出。本文开发的菌物标本信息智能采集管理系统实现了菌物标本信息的野外智能采集和管理。移动端App通过菌物识别、标本信息智能采集以及标本信息的传输,使菌物标本的野外采集更加便捷。服务器端管理系统接收采集数据,对标本采集记录和用户信息进行有效的管理。该系统简化了菌物标本采集流程,提高了采集的效率和准确率,实现了菌物标本信息采集和管理一体化。
菌物标本信息智能采集管理系统
这是一篇关于菌物标本,智能采集,图像识别,移动端App,管理系统的论文, 主要内容为传统菌物标本采集方式使用数码相机、GPS定位仪和纸笔记录采集信息,再录入到电脑中,采集效率低下、工作重复,且二次录入易出现照片和信息对应错误。为解决上述传统采集方式存在的不足,本文开发了一套菌物标本信息智能采集管理系统,实现菌物标本信息的野外智能采集和管理。系统由移动端菌物标本信息智能采集App和服务器端菌物标本信息管理系统两部分组成,用户通过移动端App智能化录入标本信息,传输到服务器端进行存储和管理。本文研究内容包括以下三部分:训练菌物识别模型,使用TensorFlow深度学习框架,通过迁移学习的方法训练用于菌物识别的神经网络模型,并在Android平台部署;基于Android平台开发移动端App,实现菌物识别、图像采集、地理位置获取、输入信息动态匹配等菌物标本信息智能采集功能,以及标本采集数据的存储和传输;开发服务器端管理系统,基于Spring Boot框架、MySQL数据库,实现菌物标本信息和用户信息的管理,以及信息的批量导入和导出。本文开发的菌物标本信息智能采集管理系统实现了菌物标本信息的野外智能采集和管理。移动端App通过菌物识别、标本信息智能采集以及标本信息的传输,使菌物标本的野外采集更加便捷。服务器端管理系统接收采集数据,对标本采集记录和用户信息进行有效的管理。该系统简化了菌物标本采集流程,提高了采集的效率和准确率,实现了菌物标本信息采集和管理一体化。
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