❶ 无人机航拍摄影+三维实景建模
随着经济建设迅猛发展，各地区的地貌发生巨大变迁，现有的航空遥感技术手段已无法适应经济发展的需要。以无人驾驶飞机为空中遥感平台的技术，能够较好地满足现阶段我国对航空遥感业务的需求，在考古、国土整治监控、基础设施建设、居民小区建设、环保和生态建设等方面有巨大的作用。
实景三维中国建设是测绘地理信息的重大变革。它一方面将给产业带来新的市场机会，另一方面作为新型基础测绘的标准化产品，将推动和促进地理信息产业的技术创新与应用服务升级。业界人士建议，实景三维中国建设涉及面广、覆盖面全、任务量大、新 探索 多，自主可控、自动化、智能化技术体系的建设是必然要解决的技术难题。此外，政府、科研院校、事业单位与企业等要形成合力，共同为实景三维中国建设提供助力。
在了解无人机航拍怎么进行3D建模前，我们先来了解下无人机航拍这项新技术及无人机航拍有什么特色亮点呢？
1
无人机航拍介绍
无人机航拍摄影是以无人驾驶飞机作为空中平台，尘羡以机载遥感设备，如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、红外扫描仪，激光扫描仪、磁测仪等获取信息，用计算机对图像信息进行处理，并按照一定精度要求制作成图像。
2
航拍特点
无人机航拍影像具有高清晰、大比例尺、小面积、高现势性的优点。特别适合获取带状地区航拍影像（公路、铁路、河流、水库、海岸线等）。且无人驾驶飞机为航拍摄影提供了操作方便，易于转场的遥感平台。起飞降落受场地限制较小，在操场、公路或其它较开阔的地面均可告睁起降，其稳定性、安全性好，转场等非常容易。
3
无人机航拍航线规划
1. 规划航线： 根据项目任务要求进行航线规划，可以通过导入kml文件方式或手动进行规划。
2.飞行高度： 根据项目精度要求合理规划飞行高度，起飞前进行场地的踏勘，了解附近地势情况后设置合适的飞行高度。
3.飞行设置：
①设置航测的重叠，一般航向和旁向重叠率是70%和70%（最好不要低于70%）。
②设置好俯仰角，正射影像图一般为-90 ，拍摄3D立体时一般为-45 。
③设置好返航高度，确保返航时不会碰撞到障碍物。
4.开始飞行： 检查任务没有问题后，点击右上角的飞机按钮，程序开始上传任务和自检：无人机连接情况、电池电量、GPS定位情况、摄像机状态、返航点位置、无人机是否靠近测区、遥控器档位设置等，通过后就可以点击飞行了。
5.建模：
大疆智图是一款以二维正射影像与三维模型重建为主，同时提供二维多光谱重建、激光雷达点云处理、精细化巡检等功能的PC应用程序。一站式的解决方案帮助行业用户全面提升内外业效率，重点针对测绘、电力、应急、建筑、交通、农业等派友拍垂直领域提供一套完整的重建模型解决方案。
产品亮点
1. 处理效率高：单机重建处理速度是其他主流软件3-5倍以上，集群重建更可成倍提升处理效率；
2. 重建效果好：模型效果好，针对贴近摄影采集的数据可还原细小结构；重建精度高，免像控精度可达厘米级；
3. 处理规模大：主机64G内存，单机重建可处理2.5万张影像，集群重建可处理40万张影像；
4. 支持集群重建：二、三维重建均支持将局域网内所有 PC 组网并行集群处理，成倍提升重建效率；
5. 易用性高：操作简单，无需复杂参数设置，上手门槛低。
下面，我们简单的了解下大疆智图的具体功能
01
航点飞行
在地图上设定一系列航点即可自动生成航线，支持为每个航点单独设置丰富的航点动作，同时可调整航点的飞行高度、飞行速度、飞行航向、云台俯仰角度等参数。对于精细化飞行任务，还可在已建好的二维正射地图或三维模型上进行航点规划，规划效果更直观。
02
建图航拍
选定目标区域可自动生成航线。提供地图打点、KML 文件导入、飞行器打点等3 种方式添加边界点，在无网络情况下也可正常作业。规划过程中，界面会显示预计飞行时间、预计拍照数及面积等重要信息。
03
倾斜摄影
选定目标区域可自动规划出5组航线：1组正射航线和4组不同朝向的倾斜航线。全面的视角帮助构建更高精度的实景三维模型，同时支持设置倾斜云台角度等参数以满足不同的场景需求。
04
带状航线
专为公路、河流、管道等带状区域设计，可自动切割大面积带状测区，分段规划航线。用户可自由调整带状宽度，合理规划航线，提升作业效率。
05
精细化巡检1
基于本地3D模型或点云（或第三方点云）结果选择拍摄目标，自动生成拍摄航点及航线。同时可显示航点对应模拟相机图传画面，航点选择更精准，航线规划更合理，实现巡检作业流程自动化。
06
实时二维重建
基于同步定位、地图构建和影像正射纠正算法，在飞行过程中实时生成二维正射影像，实现边飞边出图。在作业现场就能及时发现问题，灵活采取更具针对性的应对措施。
07
实时三维重建2
基于 DJI 先进的实时重建算法，将无人机采集的数据可视化，实时生成高精度、高质量三维模型，满足事故现场、工程监测、电力巡线等场景的展示与精确测量需求。
08
点云数据处理
大疆智图支持禅思 L1 点云数据处理，包含POS解算、点云与可见光数据融合、标准格式点云输出、作业报告输出，实现点云数据处理一键式操作。
注释：
1. 仅以下机型支持精细化巡检任务航线导入使用：
（1）精灵Phantom 4 RTK（不带屏遥控器）
（2）经纬 Matrice 300 RTK + H20系列负载
（3）御 2 行业进阶版
2. 仅精灵 Phantom 4 RTK（带屏遥控器）、精灵 Phantom 4 Pro V2.0+ 和 精灵 Phantom 4 Pro V2.0 支持此功能。
再下面.......大疆智图三维实景建模步骤来啦！
简单三步即可完成
1、点击新建任务——可见光选项——任务名称命名
2、添加相片——空中三角测量
3、点击二维或者三维开启重建
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❷ 基于特征匹配和迭代优化的航拍图像拼接
本文研究了无人机（UAV）遥感图像拼接过程中重叠区域的不匹配问题。为了解决这个问题，首先通过将双重匹配与随机抽样共识（RANSAC）方法相结合来过滤特征点。其次，为了保证每幅图像与全景照片的投影关系的一致性，我们提出了一种局部拼接的方法。为了避免随着图像数量的增加透视变化累积而导致图像倾斜的错误，我们建立了图像旋转坐标系，并将图像之间的关系限制为平移和旋转。用坐标原点的相对位置来表示平移距离，通过迭代求解最优旋转角度。最后，图像的重叠部分通过线性加权融合。通过实验结果验证，本文提出的方法在大量图像的情况下能够保证更快的处理速度和更高的处理精度，从而达到理想的拼接效果。
近年来，随着计算机视觉的不断进步，图像拼接技术在海洋和矿产勘探、遥感勘探、医学成像、效果生成、虚拟现实等方面得到了广泛的应用。许多航拍遥感图像可以通过配备摄像头的无人机在地面拍摄得到。通常，由于无人机飞行高度、相机焦距等因素，单幅图像存在信息量少、全局分辨率低等问题。因此，要获得广角高分辨率的照片，就需要研究全景图像拼接技术。Brown 在 2003 年引入了着名的 AutoSitich 算法，很快就被用于商业产品，如 Photoshop。但是，该算法假定图像的重叠区域没有深度变化。2013 年，萨拉戈萨 J 等人。将图像拆分为密集的网格，并为每个网格使用单个更改，称为网格变形。该方法在一定程度上解决了图像变形、尺寸缩放、重定向等问题。
图像拼接技术一般分为图像几何校正、图像预处理、图像对齐、图像融合四个步骤。由于相机镜头的畸变，需要对无人机的图像进行校正，使得到的图像满足个别地图的投影关系。图像预处理是几乎所有图像处理技术的重要组成部分，包括去噪、灰度变化等。这个过程可以降低匹配难度，提高匹配精度。然而，对于无人机遥感图像的拼接，图像匹配和图像融合是成功的关键。
图像匹配技术是图像拼接的基础。1975年米尔格拉姆提出了计算机拼接技术。于是，在重叠区域寻找最优接缝线就成为一个重要的研究方向。同年，Kuslin 提出了一种相位相关方法，通过傅里叶变化将图像转换到频域，并利用功率谱计算平移。1987 年，Reddy 提出了一种扩展的相位相关方法，该方法可以计算图像的平移和旋转关系并解决图像缩放问题。图像拼接的另一个分支是基于图像特征。1988年Harris提出经典的Harris点检测算法，它使用特定的旋转不变性哈里斯点进行特征匹配。2004 年，Lowe 提出了一种完美的尺度不变特征变换算法（SIFT），对平移、旋转、尺度缩放、不均匀光照等图像领域应用最广泛的技术具有良好的适应性。C Aguerrebere 根据输入图像的 SNR 条件给出的问题难度级别显示不同的行为区域。Wu通过建立模型，将深度学习和进化算法应用于遥感图像的拼接，实现概率意义上的全局优化。
图像融合技术是遥感图像拼接技术中的另一项核心技术，分为像素级融合、特征级融合、决策级融合。像素级融合仍然是现阶段最常用的图像融合方法之一。
对于无人机的遥感图像，存在图像数量多、光照条件多变等问题。每次拼接过程中的小错误都难以避免。随着图像数量的增加，误差不断累积，图像拼接后期会出现图像失真和重影。S Bang 创建高质量全景图，过滤掉视频的模糊帧，选择关键帧，并校正相机镜头失真。Zhang 提出了基于 STIF 的 GA-SIFT 并给出了一种自适应阈值方法来解决计算量大和拼接时间长的问题。李明基于动态规划解决无人机侧视问题寻找最佳接缝线。然而，当图像数量逐渐增加时，现有的拼接算法存在误差累积。
也有一些基于网格变形的图像拼接算法，但计算量太大。在本文中，图像被匹配两次以过滤特征点以提高准确度。拼接问题对应于通过坐标系转换的旋转角度解，应用高斯-牛顿迭代计算最优旋转角度。此外，我们练习局部匹配方法以减少错误并使用加权融合来实现过度平滑。
SIFT特征点不仅在空间尺度和旋转上保持不变，而且在光照和视角变化的条件下，还具有优异的抗干扰能力和良好的稳定性。为了实现空间尺度的不变性，SIFT特征点可以根据物体远看小而模糊，反之大而清晰的特点，建立高斯金字塔模型。差分金字塔 (DoG) 是通过计算金字塔中相邻两层图像之间的差异来获得的。使用函数拟合在 DOG 空间中测试极值。通过对确定场中基于SIFT特征点的梯度信息进行统计，选择加权幅度最大的梯度方向作为主梯度方向。通过将特征点与其主梯度方向相关联，可以解决图像特征点的旋转不变性问题。最后，利用特征点周围像素的信息建立一个128维的向量作为特征点的描述符。
提取特征点后，需要对两幅图像的特征点进行匹配。通过特征点成对匹配，可以计算出两个特征点对应的描述符之间的欧氏距离，选择欧氏距离最小的点作为匹配点对。为了减少不匹配的发生率， 被用作正确匹配的阈值。具有大于 的描述符欧几里得距离的匹配点对被消除。
RANSAC 是特征点匹配中最常用的方法之一。它首先从匹配结果中随机选择四对特征点并计算单应矩阵。其次，根据上一步得到的单应矩阵，计算第一幅图像在第二幅图像中的重投影坐标，并计算该坐标与第二幅图像中匹配点对坐标的距离。通过设置距离阈值记录所有匹配点对中正确匹配特征点对的个数。重复上面的过程，最终留下与最多点对数的正确匹配。
高斯-牛顿迭代是求解非线性最小二乘优化问题的算法之一，可以描述为：
我们选择一个初始值，然后不断更新当前优化变量以减小目标函数值。高斯-牛顿迭代的主要思想是对函数 进行一阶泰勒展开，计算 及其雅可比矩阵 对应的函数值。使用 和 计算 的增量，直到 足够小。
加权平均法是图像融合中简单有效的方法之一。第一幅图像和第二幅图像重叠区域的像素值由两幅图像像素的加权求和得到，表示为：
其中：越接近 img1， 的值越大。 的值从1逐渐变为0，重叠区域从第一幅图像逐渐过渡到第二幅图像，从而实现画面的平滑过渡。照片的加权平均融合因其直观的简单性和快速的运行速度而被广泛使用和图像拼接。
对于两幅图像的拼接，由于无人机的遥感相机通常安装在一个稳定的平台上，通过选择合适的坐标系，将图像对齐问题转化为单幅图像旋转问题，如图1所示。
此外，大多数具有相关高光频的常用相机通常在连续帧之间具有较大的重叠区域。因此，在图像拼接过程中，第 幅图像在全局位置上的投影关系，不仅受第 幅图像的影响，还与 图像相关。为了保证图像变形的一致性，首先将 张图像拼接在一起，然后将结果整合到整幅图像中。大量的实验测试证明，当i设置为3时效果最佳。整个过程如图图2。
图像中的特征点有很多种，本文使用最常见的SIFT特征点。我们提取并匹配两张输入图像的特征点，结果如下所示。
特征点的匹配精度直接影响旋转角度的计算，因此使用前必须对特征点对进行过滤。鉴于过滤特征点的方法很多，本文先将左图与右图进行匹配，再将右图与左图进行匹配。两次相同结果配对的匹配点将被保留。在此基础上，使用RANSAC方法对结果进行优化，成功匹配了上图中的121个特征点。
从无人机拍摄的两张照片之间通常存在旋转和平移。为了独立优化旋转角度，我们首先建立如图 5所示的坐标系。
以图像匹配成功的特征点坐标值的平均值作为该坐标的原点，坐标轴与像素坐标系的两个坐标轴平行。根据公式（3），特征点从图像坐标系转换为图像旋转坐标系：
其中 为滤波后的特征对的总数， 为特征点在原始图像坐标系中的坐标值，并且 是新的值。
在计算图像的旋转角度之前，我们首先需要分析图像的缩放比例。由飞行高度引起的尺寸变化将在轴上具有相同的缩放比例。因此，根据所有特征点与图像旋转坐标系原点的欧氏距离比，可以计算出两幅图像之间的缩放比例，对图像进行缩放和改变。
图像缩放后，计算图像旋转的角度。高斯牛顿迭代的方式计算旋转角度的最优解。首先设置目标函数：
通过迭代选择最优的 使得：
使用误差函数 的泰勒展开进行迭代。
其中
根据
我们可以发现增量值 每次迭代。最终，当我们计算出的 满足条件时，停止迭代过程。可以使用最佳旋转角度和旋转中心来求解图像的变换矩阵。
由于拍摄图像时光线不均匀，连续两张图像之间可能存在一些颜色差异。此外，图像旋转不可避免地存在小误差，因此我们练习线性加权融合以消除两幅图像之间的拼接线和色度变化。图像的重叠是按距离加权的，这样拼接结果自然是从img1到img2过度了。
我们利用OpenCV的功能从遥感图像中提取SIFT特征点并进行匹配。从Stitch拼接功能、基于透视变化的图像拼接结果以及本文的拼接速度的对比可以看出，本文采用的方法具有一定的优越性。
从表1数据可以看出，在拼接少量图像时，三种算法的拼接结果相似，没有出现明显的拼接误差。但是，Stitcher 算法比其他两种拼接方法花费的时间要多得多。
图 11很明显，随着图像数量的增加，基于透视变换的图像拼接算法出现了严重的失配。然而，本文采用的方法取得了比较满意的结果，因为在无人机拍摄的图像中，地面上的所有特征都可以近似地视为在同一平面上。根据透视变换，无人机的远近抖动会引入图像拼接导致错误。图像数量的不断增加会导致错误的积累，从而导致严重的失配。另外，这使得程序中断，从而无法完成所有60幅图像的拼接。假设同一平面上图片的仿射变化会更符合无人机遥感图像的实际情况。最后，可以通过线性加权融合来解决误差问题，以提高拼接效果。考虑到stitch算法耗时过长，本文不会对两者进行比较。
在上面的图 12 中，使用 100 张图像来测试本文中的方法。图像的仿射变换是通过计算围绕图像特征点中心的旋转角度来进行的。变换后的图像采用线性加权融合后，可以得到大量图像数据处理后的结果。拼接自然，符合人类视觉体验。
我们在网络上跑了一组数据，结果如下。
鉴于以上实验结果，该方法具有一定的抗干扰能力，可以高速运行。与高度集成的Stitcher和基于透视变换的图像拼接结果相比，我们可以发现，基于透视变化的图像拼接结果随着图像数量的增加而逐渐变差。然而，尽管拼接效果很好，但 Stitcher 需要更长的处理时间。
在本文中，我们研究了无人机遥感图像的拼接技术，主要贡献可以总结如下：
通过实验结果可以看出，本文提出的方法比现有方法具有更好的实时性，对于相机平面与成像平面平行的情况具有更好的拼接效果。
❸ 无需布线的网络摄像机，电力线网络摄像机的原理是什么
前瞻：
深圳市博深电子有限公司采用国际最先进的高速电力线网络摄像机（PLC）技术，结合我国国情开发成功的电力线网络摄像机系列产品，使用无处不在的220/380V低压电力线路作为信息传输通路，采用星型/总线混合网络拓扑架构，在“最后一公里接入网”实现了数据、音视频、电力传输的“三网合一”。既减少工程施工、方便终端接入、降低建设成本，网络运维也达到了“电工也会搞”的技术门槛。应用技术优势主要表现在以下几个方面：
1，低压电网无处不在。由于电力线宽带网络是利用各聚居点现已通达家家户户的低压电力线作为信息传输通道，在家里的任意电源插座上，通过网络适配器，就可以实现监控功能。减少了大量施工工程和时间以及铜线消耗，节省了巨额投资，既有很好的经济效益，也同时产生了很好的社会效益；
2，电线使用寿命较长。低压电网的使用年限一般为20年以上，远大于其他弱电线路的寿命。电力线建好后，除非人为破坏，可以长期稳定的使用。无须重复投资。
3 网络维护非常简单。由专业技术人员组网后，有些计算机基础的农村青年电工，经过简单培训，知道判断设备好坏，就可以独立完成日常维护工作。无需专业技术人员驻点守候。
4 技术先进功能强大。电力线网络摄像机可以便捷构建社区视频监控网，更可以组建大型的城市监控网，亦可单极工作使用。
5 具有实用性、可靠性、经济性、先进性以及多功能、可拓展的显着特点 。
产品简介 ：
电力传输网络摄像一体机是利用电力线通讯技术研发的用于数字音视频在电力线实时传输的最新产品。产品采用最新电力线通讯技术，以及特别针对多媒体处理而设计的高性能SOC（ARM+DSP）,结合高性能的操作系统和音、视频压缩算法，利用电力线传输图像非常流畅并且显示更加清晰细腻，由于利用现有电力线使得无需格外布线；它内置WEB服务器,可以增强传统监视系统的性能，并为在一个安全的局域网或互联网上发布监控首缺掘图像提供网络连通性。电力传输网络摄像一体机的管理、配置和监控等功能都很容易通过浏览器（Internet Explore）来完成,操作简单方便。
专利产品：
1、实用新型设备名称：单极监控摄像机。
2、所属技术领域：所谓单极监控摄像机，属于安防视频监控范畴，是在网络监控摄像机的基础上，将电力线载波通信技术和自备电源技术有机结合的新型设备，也是单机实现监控功能的较佳方案。故称：单极监控摄像机。
除网络摄像机具备的全部功能外，单极监控摄像机独具以下优势：
第一、使用单极监控摄像机，彻底摆脱了重复施工布线所造成的巨大浪费。由于使用了电力线载波通信技术，所有信号（包括视频、音频、报警、侦测、控制等等）均可由电力线载波完成。且通信带宽可以达到100兆以上，通信距离可以延伸到1000米左右（网线和铜轴电缆正常情况均在200米以内）。如果能够广泛使用，除环保节能、省工省钱外，仅信号传输导线一项就能够为国家节约大量的有色金属资源。
第二、单极监控摄像机“即插即用”单机实现监控功能。不同于常规摄像机需要专业人员安装调试，单极监控摄像机只需要接入110伏至270伏电源即可启动使用，所录视、音频数据自动存入SD卡（支持32G存储，正常情况可存储一周）。并且由于使用了自备电源技术，在市电停电后仍然可以工作（夜间30分钟，昼间60分钟）。且不说快速简便、停电可用、防范延伸等优势，仅无需安装调试此一项，视、音频监控即可象普通电器一样进入百姓家了。在国富民强的繁荣盛世，普通百姓对生命财产安全日趋重视的情况下，单极监控摄像机必然会成为普通百姓的需求之一。
第三、单极监控摄像机既便于用户扮早后台操作又便于公安部门采集数据。由于使用了电力线载波技术，用户只需要在同一项电源线上接插电网适配器并连接计算机即可实现在线监控或调取前端数据。接入宽带的用户还可以实现远程操作。同样，对公安部门而言，联网用户可以在线监控采集数据，对未入网用户可在用户电源范围内直接调取前端数据。其优点是：既不扰民又可最大限度地排除人为因素的干扰，确保数据完整有效。
除上述优势之外，单极监控摄像机非常适合在百姓关心的公共场所使用。比如：幼儿园、者核学校、商场、集中办公的政府场所、交通枢纽、环境污染的重点目标等。公布个IP地址，老百姓在家就可以了解所关心事项的更概。无论对个人，还是对社会、对国家都有好处。
设备安装：
1.将电力线传输网络摄像一体机安装在需要监控的地方，并将插头插入电源插座。
2.电力猫插入监控室电源。
3.网络连接正常情况下，电力猫的DATA灯将亮起。有数据传输时DATA灯将闪烁。
4、将网线连接电脑与电力猫，此时电力线传输电力线传输网络摄像一体机的物理连接完成。
❹ 航拍图像识别算法中的score是什么意思
对数组的引用，int score [] = null; int [] array = new int [10] ; score = array;//let score point to array;
❺ 如何用无人机航拍图像生成地图
利用无人机测绘软件就可以的，你可以去了解一下大疆的测绘软件大疆GSPRO，2017年1月4日，大疆创新正式发布地面站专业版穗段慧，燃碧DJI GS Pro（Ground Station Pro）是一款可控制DJI飞行器实现自主航线规划及飞行的iPad应用程序。DJI GS Pro拥有直观简易的交互设计，只需轻点屏幕，就能轻松规划复杂航线任务，实现全自动航点飞行拍照，测绘拍照等操作，全新虚拟护栏功能还可猜答帮助飞行器在指定区域内飞行，保障飞行安全。
DJI GS Pro拥有强大的设置功能以及简易的操作设计，只需轻触iPad屏幕，就能轻松生成复杂飞行航线任务，大幅提升建筑行业、精准农业、空中摄影测量、电力巡检、安全监控和灾害救援等领域的任务执行效率。
❻ 航拍的结构航拍的结构是什么
航拍的结构是：航(左右结构)拍(左右结构)。
航拍的结构是：航(左右结构)拍(左右结构)。拼音是：hángpāi。注音是：ㄏㄤ_ㄆㄞ。
航拍的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、词语解释【点此查看计划详细内容】
航空拍摄。
二、网络解释
航拍（摄影术语）航拍又称空中摄影或航空摄影，是指从空中拍摄地球地貌，获得俯视图，此图即为空照图。航拍的摄像机可以由摄影师控制，也可以自动拍摄或远程控制。航拍所用的平台包括航空模型、飞机、直升机、热气球、小型飞船、火箭、风筝、降落伞等。为了让航拍照片稳定，有的时候会使用如Spacecam等高级摄影设备，它利用三轴陀螺仪稳定功能，提供高质量的稳定画面，甚至在长焦距镜头下也非常稳定。航拍图能够清晰的表现地理形态，因此除了作为摄影艺术的一环之外，也被运用于军事、交通建设、水利工程、生态研究、城市规划等方歼信面。
关于航拍的成语
栈山航海拍马溜须飘洋航海航海梯山吹吹拍拍南航北骑梯山航海拍案而起扬帆起航
关于航拍的词语
飘洋航海拍胸脯拍马屁航海梯山拍案而起急拍繁弦南航北骑梯山航海独拍无声拍马溜腔烂须
关于航拍的造句
1、比如，正在给蝴蝶安新家的动物保护主义者航拍照片合适的定居点，并昆虫的标准对当地植物修整的。
2、在北京的一次新闻发布会上，_小苏以及其他官员提供了对于这些隐患的第一手详尽资料，这是经过了航拍监测以及科学分析之后得出的数据伍改漏。
3、基线图像是由卫星拍摄的而航空摄影图像则是由飞机航拍的。
4、利用本文所得到的自适应算法对一幅含有噪声的航拍图像进行边缘检测实验，结果令人满意。
5、安徽省航空航海模型协会理事赵杰说，航拍飞行器的操作有一定技术含量，如飞行器是三维多层次操作，在飞行时还得兼顾摄影摄像，注意风向等诸多因素。
点此查看更多关于航拍的详细信息
❼ 如何使用OpenDroneMap对航拍图像快速建模
当你驾轻就熟地用无人机拍摄了某个地区的航拍图像后，除了分享到微信朋友圈里，还可以做些什么呢？或许 OpenDroneMap 能助你开启思路。
OpenDroneMap 是一个开源的航拍图像处理工具，可以把航拍图像进行点云、正射影像和高程模型等转换处理。
一般的无人机用的都是“傻瓜式”的相机，其实这跟你用手机或普通数码相机拍的没差，只是拍摄的角度不一样而已。它们拍出来的照片都是非量测影像（non-metric imagery），而 OpenDroneMap 则可以将这些非量测影像转换成三维地理建模数据，并应用在地理搏拿信息系统中。
具体而言，OpenDroneMap 可以将航拍图像处理为下面几种格式的数据：
点云（Point Clouds）
纹理数字表面建模（Textured Digital Surface Models）
正射校正影像（Orthorectified Imagery）
数字高程模型（Digital Elevation Models）
……
使用方法
OpenDroneMap 支持 Docker，这意味着你可以在不同的操作系统上运行 OpenDroneMap。下面以 Mac OS 为例，介绍 OpenDroneMap 的使用方法。
1、安装 Docker CE
到 Docker 官网 找到并下载适用于你所使用的操作系统的 Docker CE 版本（Docker EE 是企业版，暂时用不上）。经过“傻瓜式”的安装后，可以在 Terminal 上输入 docker --version 检验 Docker 是否安装成功。
2、下载 OpenDroneMap 的镜像
确认 Docker 成功安装后，在 Terminal 上输入以下指令：
docker pull opendronemap/opendronemap
Docker 就会从 Docker Hub 中下载 OpenDroneMap 的镜像到本地中。为提高下载速度，建议提前使用 Proxifier 之类的工具（建议自行 Google）让 Terminal 走上代理道路。镜像下载完成后，在 Terminal 输入 docker images 指令，就能查看到刚才下载的 OpenDroneMap 的镜像了。
3、创建文件目录
在 Finder 上任意一目录新建一个名为 images 的文件夹，作为待处理图片的存放位置。我的习惯是以“项目名 / images”的方式来对目录进行命名，这样能更直观地管理文件。比如：
//odm_test_1/images
//odm_test_2/images
接下来，就需要把你需要进行处理的航拍影像拷贝到 images 文件夹中了，如果你暂时没有这些航拍图像的话，
我在网站上下载了“aukerman”素材的图像文件，这个范例素材似乎是对某个绿化公园连续拍摄的航拍图像，查看每个图像文件的 info（Command + I），都能找到它的经纬度信息。我们可以用 OpenDroneMap 对这些文件进行“正射影像（拼接）”和“纹理网面建模”的处理。
4、运行 OpenDroneMap
在航拍图像文件拷贝到 images 目录以后，打开 Terminal 并定位到项目文件夹（比如 odm_test_1）中，执行以下指令：
docker run -it --rm \
-v $(pwd)/images:/code/images \
-v $(pwd)/odm_orthophoto:/code/odm_orthophoto \
-v $(pwd)/odm_texturing:/code/odm_texturing \
opendronemap/opendronemap
指令的作用是：通过 OpenDronMap 对 odm_test_1/images 目录下的图像文件同时进行“正射影像（odm_orthophoto）”和“纹理网面建模（odm_texturing）”的图像处理（作为测试，为了节省时间，你可以只选取 odm_orthophoto 或铅姿 odm_texturing 其中一种处理方式）：
指令解释：
docker run -it --rm
Docker 的运行指令。-it 指让 Docker 分配一个伪输槐银绝入终端并以交互模式运行容器；--rm 是指在容器运行完之后自动清除以节省电脑存储空间。
-v $(pwd)/images:/code/images
-v 是用来将本地目录绑定到容器中的，在本例子中，是让 OpenDroneMap 知道待处理的照片在哪里；冒号前面，代表的是本地 images 路径，其中 (pwd) 代表当前 Teminal 定位目录的绝对路径，你可以更改为其他目录的绝对路径；冒号后面，是指容器的路径，这个是不能更改的。
-v $(pwd)/odm_orthophoto:/code/odm_orthophoto
这行指令，是指希望使用 OpenDroneMap 对图像文件进行怎么样的处理，你可以根据项目的需要，输入不同的处理指令，OpenDroneMap 提供了以下几种处理方式：
odm_meshing # 3D 网面建模
odm_texturing # 纹理网面建模
odm_georeferencing # 地理配准后的点云图
odm_orthophoto # 正射影像图
opendronemap/opendronemap
这是指明需要调用的镜像，这里是调用 Repository 为 opendronemap/opendronemap 的镜像，可以用该镜像的 tag（如果有设置的话）和镜像 ID 替代。
5、查看结果
指令执行后，就交给程序去处理了。运行时间可能会稍长，请耐心等候，一切顺利的话，Terminal 就会下面的提示：
然后在项目的文件夹中（比如 odm_test_1），就能在 odm_orthophoto 和 odm_texturing 目录中看到对应的输出结果了。
正射影像的输出结果的 png 预览图：
或许有朋友会说，最后还不是一张常见的无人机俯视航拍图，但其实 odm_orthophoto 的输出结果还有一个后缀为 tif 的 GeoTIFF 文件，这可以应用在 QGIS 上作为光栅图层，供地理信息分析之用（比如实现地图的修测更新）。
小结
上述教程中的 GIS 术语可能翻译得不够到位，如有不妥的地方望请指出。
整体来说，有 docker 这样的工具能很大程度上减少配置开发环境的时间，也简化了不少的操作步骤，不过需要注意的是 OpenDroneMap 的项目还是挺占用电脑空间的，所以在操作之前，最好能确保电脑有足够的剩余空间。
上面的例子采用的是范例素材的航拍图像，如果要实际应用到自己的项目中，则需要自己使用无人机，结合相关软件的航线规划和定时拍摄功能，对某一个地区进行连续拍摄，将拍摄的图像文件导入到“images”文件夹中，再按教程步骤执行就能实现数据处理了。
此外，Docker 也有 Windows 版本，把教程中 Terminal 的操作换成 Windows 系统的 Cmd，或许也能实现（没有尝试过，所以不敢打包票）。
❽ 无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检
2019年5月23日，由中国电力企业联合会 科技 开发服务中心、电力行业输配电技术协作网主办，中能国研（北京）电力科学研究院承办的“2019第五届电力行业无人机巡检技术交流会”在浙江杭州拉开帷幕。来自各省(市)电力公司，无人机 科技 公司，高校科研院所等电力行业无人机领域相关专家学者、管理技术人员共计300余人出席本次会议，普宙飞行器也被邀请，并做主题分享。
会议围绕“智能高效、创新发展”主题而展开，设置了权威而核心的主旨论坛，“电力行业航空作业图像识别与处理专题”、“电力行业无人机深化应用创新专题”两场专题论坛，以及“电力领域无人机应用拓展”为主题的技术沙龙，旨在通过主旨报告、专题研讨、技术沙龙、现场观摩等多种与会形式，在电力行业无人机领域把脉动向、分享成果、 探索 前沿。
普宙飞行器 科技 （深圳）有限公司的总经理武巍先生阐述了无人机图像智能算法在电力巡检的开发及应用，带来AI人工智能和多传感器融合的全栈式电力运维解决方案。
快速拼接，实时预览，
高精度的3D重建
普宙SAGA通过云端3D建模，空间测高、测距、测面积扽空间标识，RTK技术将定位精度提至厘米级。
深度 + 迁移学习，自主训练，
正射 + 红外的计算机视觉
深度学习
普宙SAGA可快速选择并自动跟踪移动目标，辅助精准定位从而实现智能巡逻，深度学习后可识别多达30种目标。
30倍可见光变焦云台可以
清晰聚焦杆塔中的零部件细节
而在电力领域的精细化巡检里，普宙SAGA采用RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，实现厘米级定位，通过机器学习或智能识别杆塔部件，自动生成感塔精细化巡视航线。
在普宙无人机自主巡检中，深度学习算法被两次应用，实现可见光对杆塔本体精细化巡检的拍照点自动化精准选定以及精确识别存在缺陷隐患的照片及缺陷位置。滚嫌
SAGA的三轴机械增稳云台不仅能大幅降低抖动（相机抖动控制在 0.005°以内），还能补偿无人机姿态的变化，让相机保持水平，在高速运动中捕捉稳定、流畅的影像。
电力精细化巡视—AI目标识别
普宙SAGA配置的红外云台的红外分辨率及帧频达800*600@25Hz,测温范围-20~150℃，并且支持10种伪彩模式切换，支持画中画及双光切换，有红外、可见光、红外画中画、可见光画中画四种显示模式。
普宙的红外图像解析系统，可快速对红外图像进行分类、命名、红外图像解析。并根据温度、温差等条件快速筛选出异常发热点，快速标记缺陷及隐患，一键生成红外测温报告。
红外云台的AI识别
红外挂载上的目标检测识别系统可以快速选择并自动跟踪移动目标，深度学习后可识别多达30种目标，从而实现夜间的智能巡逻。
而普宙SAGA 的通信对接方案主要包括近期方案和远期方案。近期方案主要在地面站使用4G通信模块接入后端数据服务器，或者通过标准化的手持客户端，接入统一接口标准的大系统。可以及时获取荷载中的影像资料，将真实场景转化为数字资产。
普宙SAGA通信对接方案
普宙专业飞行器高度稳定可靠，安全有保障；多款云台相机可选，满足不同场景下的巡检需求；多项AI 人工智能应用：可预设巡查路线，后续无需人工干预即可实现全自动巡查作业。不仅可用于电力精细化巡检，更可以在电力通道巡视管理、电力植被管理及夜间巡视等环节大显身手。
关于谨谈普宙飞行器 科技 （深圳）有限公司进入企业商铺
普宙飞行器 科技 (深圳)有限公司（GDU）是一家专注于研发，生产和销售无人机的高 科技 企业。总部位于深圳，研发中心设在武汉。公司生产了全球第一台折叠无人机，其折叠设计被提名2016美国CES创新产品大奖。 公司在无人机飞行控制，图像稳定，动力系统设计，红外图像技术方面拥有多年的积淀，为无人机产品技术的持续研发和无人祥备碰机应用的不断完善提供坚实后盾。让人们畅享无人机乐趣的同时，也让它能真正成为人们生活中的亲密伙伴。
我们的价值观：用一流的工匠精神，做服务于 社会 、引领全新生活方式、刷新未来行业应用的消费级无人机领航者。
我们的服务理念：始终将用户体验放在第一位，致力于将便携出行和个性开放融入无人机使用体验，从而带给人们生活更多可能。
我们的人才理念：尊重每个人的个性，让每个人的优势得到充分发挥，帮助他们成为优秀品质与专业技能兼备的高新人才。
公司荣誉
2016年度亚洲消费电子展最佳无人机提名奖
中国最具潜力无人机公司TOP5
搜狐首届中国无人机摄影大赛唯一无人机赞助商
2016年度International Consumer Electronics Show（CES）创新产品提名
中国航空器拥有者及驾驶员协会（AOPA）理事单位
企业信用评价AAA级信用单位