当前位置: 首页 > news >正文

无人机低空数字摄影测量系统

一、 系统概述

系统完全基于IDL设计实现,包括界面布局到人机交互再到底层核心函数功能。整体设计框架基于数字摄影测量的专业处理流程,实现了数据输入、数据预处理、影像信息检测、空间定向、地形三维建模、专题信息提取、成果输出与更新等功能。同时为了使系统更具实用性和操作舒适性,系统借鉴了目前市场上主流数字摄影测量软件的组织架构。

二、 系统设计框架

系统设计框架如图1所示,主要分为输入输出、显示控制、影像拼接、影像匹配、三维点生成、产品生成、产品显示和专题图提取等功能模块。

图1 系统设计框架图

三、 系统功能设计

(1) 数据输入与输出

数据输入模块中一共包含了建立测区、建立模型、引入模型和多影像打包引入功能。通过建立测区和模型,用户可以自定义系统处理过程中所产生中间数据的存储路径,这样系统在整个运行过程中都会将产生的数据实时的进行保存与更新。如用户需要查看已有的处理成果,可直接通过引入模型功能,将以往的处理成果全部导入系统。多影像打包输入功能,主要是为了配合条带影像拼接而开发的。此功能允许用户一次性导入航带中的所有影像。

图2 建立测区和建立模型

图3 影像打包输入

(2) 显示控制

显示控制功能模块中主要包含了点层显示控制、点层编辑、对象选取、刺点和链接等功能。点层显示控制,允许用户对已经生成的点图层进行隐藏和显示控制。点层编辑和对象选取功能可以组合使用,允许用户删除不满意的点(这里只开放了加密点层和控制点层的编辑权限,因为只有这两个点层会对后面的操作产生直接的影响)。刺点操作则使用户可以在图中感兴趣的地方增加控制点或是加密点。链接功能使用户通过移动鼠标的方式来查看影像中各区域在Ransac处理后所获取双线性变换参数的精度。链接功能同时还是解锁刺点功能的先决条件,在没有解锁链接功能前,系统是不会开放刺点权限的。

图4 系统主控界面

(3) 全航带影像拼接

在此功能模块中共有拼接预处理和条带影像拼接两个功能。拼接预处理就是利用影像匹配模块中的影像初匹配函数包,依次对每个像对进行初匹配,而后得到每个像对的双线性变换模型。预处理结束后,利用得到各个像对的双线性模型来对全航带影像进行影像拼接,最终形成一张覆盖整个测区范围的航带影像拼接图。

图5 拼接预处理

图6 全航带拼接图

(4) 影像匹配

影像匹配模块中包含了两个功能,分别是影像初匹配和影像精匹配。其中影像初匹配算法是整个系统的核心。影像初匹配是先对目标影像进行分块处理,在每一个子块中进行Harris角点提取,基于相关系数的灰度匹配,最终再用Ransac一致性随机抽样鲁棒分析算法进行整体平差处理。处理后可获取高精度的匹配点和相应的双线性变换模型。影像精匹配则是根据初匹配中所获得的双线性方程模型,在对影像进行格网化加密匹配。

图7 同名点集

(5) 三维点生成

三维点的生成功能主要依赖于两个算法,分别是单像后方交会和双像前方交会。用户需先利用刺点功能,对照控制点的缩略图在影像上选取控制点。再利用单像后方交会,就可得到一个像对中两张影像的外方位元素。再利用双像前方交会,就能生成三维点。

图8 外方位元素及三维点列表

(6) 产品生成

用户可以生成DOM正射影像、DEM数字高程模型、空间等高线、坡度坡向表、土方计算报告和表面积计算报告等产品。并可定制最终的质量报告。用户可自定义输出路径输出产品。

(7) 产品显示

在此模块中,用户可以使用全景跟踪球模型和全景漫游模式来观看三维DEM模型。而对于平面产品,如DOM正射影像和等高线等,则提供了放缩、漫游、重置等功能,方便用户查看。

图9 三维DEM显示

图10 全景漫游DEM

图11 正射影像

(8) 专题图提取

将提取出的专题信息通过IDL中的特定规则保存为shape格式,如果用户需要重新导入,只需在本模块中导入一个已有图层即可。

图12 专题图提取窗口

(9) 数据处理流程

图13 重建三维模型流程

图 14 全航带影像拼接流程

四、 系统亮点

  • IDL独立编程

本系统中的所有功能,从界面布局到交互式操作再到底层核心功能,全部都是IDL独立编程实现的。本系统中所涉及到算法均由团队成员自行编程实现的,更有利于程序的发布。

  • 高效、快速的特征检测与边缘提取

系统采用了Harris角点提取算法来检测和提取特征点。该算法不仅可以在带有旋转、扭曲的影像上快速地进行点特征检测和提取,同时还能够按照不同点位的特征强度自定义输出点的数量。

  • 基于Ransac一致性随机采样算法的三维点纠错设计

利用Ransac一致性随机采样算法能够得到较为精确的双线性变换参数。基于双线线性变换参数建立的变换模型能够快速地转换同名点在左右影像中的像素坐标,进而利用前方交会就可反算出影像中任意一点的三维物方坐标。利用此法可标定影像的空间图幅范围并自动滤去错误的三维点。同时利用双线性变换模型还可以计算出同名点的匹配残差,综合考量匹配残差和匹配测度后可以大大的提高影像匹配的准确性进而也增加了三维点的精度。

  • 方便快捷的输入与输出

系统在输入、输出模块中采用了实时更新存储设计,并允许用户链接数据库进行实时备份,保证了中间处理数据的完整性、安全性。在导入环节采用模块化引入设计。提供一键导入功能。

  • 提供了全航带影像拼接功能

这样可以使用户告别手动拼接航带影像的历史。全自动的航带影像拼接不仅大大缩短了用户进行野外测量前准备工作的时间,还能使用户直观的把握整个测区的情况。

相关文章:

无人机低空数字摄影测量系统

一、 系统概述 系统完全基于IDL设计实现,包括界面布局到人机交互再到底层核心函数功能。整体设计框架基于数字摄影测量的专业处理流程,实现了数据输入、数据预处理、影像信息检测、空间定向、地形三维建模、专题信息提取、成果输出与更新等功能。同时为…...

Disk Drill Enterprise for Mac v5.5.1515数据恢复软件中文版

Disk Drill 是 Mac 操作系统固有的Mac数据恢复软件:使用 Recovery Vault 轻松保护文件免遭意外删除,并从 Mac 磁盘恢复丢失的数据。支持大多数存储设备,文件类型和文件系统。 软件下载:Disk Drill Enterprise for Mac v5.5.1515激…...

day55 最长递增子序列 最长连续递增子序列 最长重复子数组

题目1 300 最长递增子序列 题目链接 300 最长递增子序列 题意 找到整数数组nums的最长严格递增子序列的长度(子序列并不改变原始的顺序,但是可以删除元素) 动态规划 动规五部曲 1)dp数组及下标i的含义 dp[i] 表示以nums[i…...

使用Springboot配置生产者、消费者RabbitMQ?

生产者服务 1、引入依赖以及配置rabbitmq 此时我们通过使用springboot来快速搭建一个生产者服务 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> applica…...

代码随想录算法训练营第46天|139.单词拆分、多重背包问题

139.单词拆分 题目链接&#xff1a;单词拆分 题目描述&#xff1a;给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。 **注意&#xff1a;**不要求字典中出现的单词全部都使用&#xff0c;并且字典中的单词…...

数组与伪数组的区别

大家都知道&#xff0c;在js中使用 document.querySelectorAll(选择器&#xff09;获取到的为该选择器能选择到的所有元素组成的伪数组&#xff0c;所谓伪数组&#xff0c;就是外表和数组一样&#xff0c;能够使用索引遍历&#xff0c;但本质是对象。 数组与伪数组之间的区别&…...

Java集合List

List特有方法 经典多态写法 // 经典的多态写法 List<String> list new ArrayList<>();常用API&#xff1a;增删改查 // 添加元素 list.add("Java"); // 添加元素到指定位置 list.add(0, "Python");// 获取元素 String s list.get(0);// 修改…...

elasticsearch基础命令

1 字段分词分析: GET /store_info_data/_analyze {"field": "storeName","text":"20pilapala0" }2 精确查找,去除评分 GET /store_info_data/_search {"query": {"constant_score": {"filter": {&quo…...

Capture One 23 Enterprise for Mac中文版 全面的图像处理工具

Capture One 23 Enterprise for Mac中文版一款专业的图像编辑和管理软件&#xff0c;具备强大的功能和工具&#xff0c;适用于摄影师、摄影工作室和专业用户。 软件下载&#xff1a;Capture One 23 Enterprise for Mac中文版下载 该软件为用户提供了全面的图像处理工具&#xf…...

Qt案例 通过调用Setupapi.h库实现对设备管理器中设备默认驱动的备份

参考腾讯电脑管家-软件市场中的驱动备份专家写的一个驱动备份软件案例&#xff0c;学习Setupapi.h库中的函数使用.通过Setupapi.h库读取设备管理器中安装的设备获取安装的驱动列表&#xff0c;通过bit7z库备份驱动目录下的所有文件. 目录导读 实现效果相关内容示例获取SP_DRVIN…...

如何理解JVM

JVM&#xff08;Java虚拟机&#xff09;是Java程序的运行环境&#xff0c;它是Java技术的核心组成部分之一。理解JVM涉及到以下几个方面的内容&#xff1a; 1. **虚拟机概念**&#xff1a;虚拟机是一种软件实体&#xff0c;它在物理计算机上模拟出一个计算机系统&#xff0c;使…...

第十四讲:C语言字符函数和字符串函数

目录 1. 字符分类函数 2、字符转换函数 3. strlen的使⽤和模拟实现 4. strcpy 的使⽤和模拟实现 5. strcat 的使⽤和模拟实现 6. strcmp 的使⽤和模拟实现 7. strncpy 函数的使⽤ 8. strncat 函数的使⽤ 9. strncmp函数的使⽤ 10. strstr 的使⽤和模拟实现 11. strt…...

华为海思2024春招数字芯片岗机试题(共9套)

huawei海思2024春招数字芯片岗机试题(共9套&#xff0c;有答案和解析&#xff0c;答案非官方&#xff0c;未仔细校正&#xff0c;仅供参考&#xff09;&#xff08;WX:didadidadidida313&#xff0c;加我备注&#xff1a;CSDN huawei数字题目&#xff0c;谢绝白嫖哈&#xff09…...

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析和改进蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析和改进蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析和改进蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述…...

与机器对话:ChatGPT 和 AI 语言模型的奇妙故事

原文&#xff1a;Talking to Machines: The Fascinating Story of ChatGPT and AI Language Models 译者&#xff1a;飞龙 协议&#xff1a;CC BY-NC-SA 4.0 从 ELIZA 到 ChatGPT&#xff1a;会话式人工智能的简史 会话式人工智能是人工智能&#xff08;AI&#xff09;的一个分…...

概率论基础——拉格朗日乘数法

概率论基础——拉格朗日乘数法 概率论是机器学习和优化领域的重要基础之一&#xff0c;而拉格朗日乘数法与KKT条件是解决优化问题中约束条件的重要工具。本文将简单介绍拉格朗日乘数法的基本概念、应用以及如何用Python实现算法。 1. 基本概念 拉格朗日乘数法是一种用来求解…...

[xboard]real6410-6.2 移植kernel网络驱动

文章目录 硬件电路软件配置问题1问题2问题3问题4功能测试硬件电路 核心板,使用DM9000A [图片] 软件配置 问题1 / # / # ifconfig ifconfig: /proc/net/dev: No such file or directory ifconfig: socket: Fun...

Quarkus初探

Quarkus初探 背景安装Quarkus安装Quarkus CLI 创建Quarkus项目运行Quarkus初探代码修改一下代码 数据持久化创建PanacheEntiry写入数据读取数据 Dev Service使用外部数据库区分dev和prod 构建native应用&#xff08;依赖Graalvm&#xff09; 背景 最早是在Infoq上了解到Quarku…...

90天玩转Python-02-基础知识篇:初识Python与PyCharm

90天玩转Python系列文章目录 90天玩转Python—01—基础知识篇&#xff1a;C站最全Python标准库总结 90天玩转Python--02--基础知识篇&#xff1a;初识Python与PyCharm 90天玩转Python—03—基础知识篇&#xff1a;Python和PyCharm&#xff08;语言特点、学习方法、工具安装&…...

List操作的一些常见问题

1. Arrays.asList转换基本类型数组 在实际的业务开发中&#xff0c;我们通常会进行数组转List的操作&#xff0c;通常我们会使用Arrays.asList来进行转换&#xff0c;但是在转换基本类型的数组的时候&#xff0c;却出现转换的结果和我们想象的不一致。 import java.util.Arra…...

动态透视报表 + 查询接口 + Excel导出

动态透视报表 查询接口 Excel导出 ✅ 动态行维度&#xff08;产品 / 型号 / 项目 任意组合&#xff09;✅ 动态列维度&#xff08;月份&#xff09;✅ a / f 子表头✅ SQL 透视&#xff08;适合 GaussDB&#xff09;✅ 查询接口 EasyExcel 导出接口✅ 可复用报表引擎 整体…...

驱动残留清理技术解析:Display Driver Uninstaller实战指南

驱动残留清理技术解析&#xff1a;Display Driver Uninstaller实战指南 【免费下载链接】display-drivers-uninstaller Display Driver Uninstaller (DDU) a driver removal utility / cleaner utility 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/display-drivers-uninsta…...

Step3-VL-10B内网穿透应用:安全远程模型调用方案

Step3-VL-10B内网穿透应用&#xff1a;安全远程模型调用方案 1. 场景需求与痛点分析 很多企业和机构在内部部署了强大的多模态AI模型&#xff0c;比如Step3-VL-10B这样的视觉语言模型&#xff0c;能够处理图像和文本的复杂任务。但这些模型通常运行在内网环境中&#xff0c;外…...

东华OJ-基础题-48-数列1(C++)

问题描述 思维的严密性是相当重要的&#xff0c;尤其是在程序设计中&#xff0c;一个小小的错误&#xff0c;就可能导致无法想象的后果。明明的爸爸是一名富有经验的程序设计专家&#xff0c;深知思维严密的重要性。于是在明明很小的时候&#xff0c;就通过游戏的方式训练明明的…...

OFA视觉蕴含模型效果展示:抽象艺术作品与评论文本关联性

OFA视觉蕴含模型效果展示&#xff1a;抽象艺术作品与评论文本关联性 1. 引言&#xff1a;当抽象艺术遇见智能理解 想象一下这样的场景&#xff1a;你站在一幅抽象画前&#xff0c;画布上是狂放的笔触和难以名状的色彩组合。旁边有人评论说&#xff1a;"这幅画表达了宇宙…...

CHORD-X深度研究报告生成:集成MySQL进行数据存储与管理的配置指南

CHORD-X深度研究报告生成&#xff1a;集成MySQL进行数据存储与管理的配置指南 如果你正在使用CHORD-X这类强大的研究报告生成工具&#xff0c;可能会遇到一个甜蜜的烦恼&#xff1a;生成的内容越来越多&#xff0c;数据越来越杂&#xff0c;怎么才能把它们管得井井有条&#x…...

从七鳃鳗到潜水器:手把手教你用Python生态学模型搞定2024美赛A、B题

从七鳃鳗到潜水器&#xff1a;Python生态学建模实战指南 数学建模竞赛中&#xff0c;生态学问题往往让参赛者望而生畏——复杂的生物系统、多变的环境参数、非线性相互作用&#xff0c;这些要素叠加起来容易让人陷入理论推导的泥潭。但换个角度看&#xff0c;这正是Python科学计…...

深度解析Cassandra:分布式数据库的王者之路

深度解析Cassandra&#xff1a;分布式数据库的王者之路一篇让你彻底搞懂Cassandra的适用场景、优势劣势与应用实践前言 在大数据时代&#xff0c;传统的关系型数据库已经无法满足所有场景的需求。随着互联网应用的爆发式增长&#xff0c;高可用性、线性扩展、海量数据存储成为了…...

BGE-M3优化指南:CPU环境下提升语义分析推理速度的3个技巧

BGE-M3优化指南&#xff1a;CPU环境下提升语义分析推理速度的3个技巧 1. 引言 在当今企业级AI应用中&#xff0c;语义相似度分析已成为知识检索、智能客服和内容推荐等场景的核心技术。BAAI/bge-m3作为当前最强大的开源语义嵌入模型之一&#xff0c;以其卓越的多语言支持和长…...

Qwen1.5-0.5B-Chat实战部署:Docker容器化改造方案

Qwen1.5-0.5B-Chat实战部署&#xff1a;Docker容器化改造方案 本文介绍如何将基于ModelScope的Qwen1.5-0.5B-Chat对话服务进行Docker容器化改造&#xff0c;实现一键部署和跨平台运行。 1. 项目概述与核心价值 Qwen1.5-0.5B-Chat是阿里通义千问开源系列中最轻量的对话模型&…...