通过无人机倾斜摄影获取的地理信息数据能够用于三维实景建模，实现土方测量、三维可视化等应用，这整个过程一般是由无人机航测公司完成。那么，无人机航空摄影测绘成果是怎么产生的呢？无人机航空摄影测绘是指在无人机上安装航空摄影仪，以空中视角进行摄影，获取目标区域的一定比例尺和重叠度的航空影片。在航空摄影作业过程中，一般是通过飞机上的导航系统来调整航线方向、距离和相片曝光间隔等，并且还要保证完整的立体覆盖面和
如何在“点云智绘”软件中利用RGB点云生成真正射影像？ 文章目录一、背景二、操作步骤2.1 打开RGB点云2.2 查看点云是否携带RGB标量场2.3 启动“点云栅格化”工具2.4 更新格网2.5 导出TDOM 一、背景正射影像（DOM）是具有正射投影性质的遥感影像。正射影像可直接用于影像判读、量测和专题制图，为资源与环境调查研究服务，也可用于制作各种影像地图和地图更新。在激光雷达点云相关的实际生产
下面进入教程正文。前面有篇文章讲过，我们在使用Pix4d生产大面积正射影像时，为了提高生产效率。将整个项目空三做完后，直接分配到几台电脑进行空三加密，及正射影像的生产。如果对这一块有兴趣的朋友可以点开下面这个链接学习，这里我就不再赘述了。利用Pix4d进行大面积正射影像成图集群如果我们的项目因为面积过大（一个县、镇行政区域或者更大），导致航片过多时，我们就不能再使用上面介绍过的方法了。我们只能按照
工具：ContextCapture,Globe Mapper 方法/步骤： 1、新建项目，导入影像，提交空三运算 在ContextCapture中新建项目，添加相关影像或视频和其他相关资源，资源，提交空三运算。 2、 新建重建项目 空三运算完成后，新建重建项目，并进行如下设置 空间参考设置： 处理设
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2023-11-17 14:56:00
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# 利用Python将无人机照片拼接为正射影像的开源项目指南
无人机图片拼接为正射影像的过程可以帮助我们创建高精度的地图和模型。本文将带你一步步学习如何使用Python构建一个完成这一任务的开源项目。我们将通过一个明确的流程、示例代码和详细注释来实现这一目标。
## 工作流程
以下是整个过程的工作流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 备
用python生成无人机影像的正射影像、数字高程模型以及三维建模
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2022-11-24 13:39:15
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你将学到什么Python、C++、矩阵和微积分知识了解基础计算机视觉和机器学习获得无人驾驶入门基石纳米学位认证！课程概况只需编程基础，迈出成为百万年薪工程师第一步！跟随 Google 无人车之父、斯坦福/耶鲁/MIT 大牛系统学习无人驾驶开发先修知识，为成为无人驾驶领域稀缺人才做好准备。毕业后可以免申请保送录取一席难求的“无人驾驶工程师”纳米学位项目，成为 Uber、奔驰、宝马、滴滴出行、百度争夺
PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。使用时无需设置初始值，无需相机校检，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。在安装完软件过后，接下来开始处理无人机航片的过程：1、新建项目，打开photoscan软件，点击左侧的“添加堆块”，准备导入无人机航片 2、导入照片，在工具栏那里，点击“工作
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2023-09-28 00:41:38
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目录背景拼接步骤1.新建并保存项目2.添加照片3.对齐照片4.添加标记（Markers）5.添加地面控制点6.建立批处理任务7.使用批处理文件进行批处理8.导出DEM9.导出DOM背景本文介绍使用地面控制点（GCPs）拼接无人机RGB影像，生成DEM、DOM。数据获取情况：无人机：DJI M600 PRO相机：Sony A7RM2(40mm)，不具备GPS记录功能场景：农田旁向航向重叠率：≥75%
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2023-11-12 20:07:52
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前言上一期的《无人驾驶技术入门（十六）| 初识深度学习之交通标志分类》我以交通标志牌的分类为例，介绍了深度学习中所涉及的有关神经网络的理论知识。包括神经网络中的参数，反向传播原理，训练集、验证集和测试集的区别，通过优化经典的图像分类网络LeNet-5，完成了交通标志牌的分类工作。在本次分享中，我将以优达学城（Udacity）无人驾驶工程师学位中提供的无人车行为克隆项目为例，介绍深度学
本文为意大利特伦托大学（作者：Thomas Moranduzzo）的博士论文，共108页。无人机（UAV），通常被称为无人驾驶飞机，是在遥感领域获得广泛应用的空中平台。无人机起源于军事技术，但在最近几年，已经逐渐用于民用任务的设备平台。这种采集系统的主要优点在于其使用简单。确实，无需太多的费用就可以使用无人机。由于无人机可以飞得非常接近被调查的物体，因此它们能够获取极高分辨率(EHR)图像，可以
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2023-12-06 14:20:38
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前言：本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机。由于本人能力和资源有限，所以在无人机系统的选择上，选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头。视觉感知模块（目标检测与跟踪）采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF。本文已分享经验和记录开发过程为主，推荐使用其他更好的无人机模块和图像识别算法。知识基础：Linux、Python 3、STM32（嵌入
正射影像应同时具有地图的几何精度和影像的视觉特征，特别是对于高分辨率、大比例尺的正射影像图，它可作为背景控制信息去评价其他地图空间数据的精度、现势性和完整性。然而作为一个视觉影像地图产品，影像上由于投影差引起的遮蔽现象不仅影响了正射影像作为地图产品的基本功能发挥，而且还影响了影像的视觉解译能力。为了最大限度地发挥正射影像产品的地图功能，近几年来，关于真正射影像( True Orthophoto)的
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2023-09-05 16:29:58
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想知道什么是正射影像，必须先知道什么是正射投影。 正射投影 点P在空间R上的正射投影是一个R上的点Q，其中线段PQ垂直于R，或说PQ正交于R。 集合P在空间R上的正射投影是一个R上的集合Q
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2016-05-28 15:17:00
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高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段范围窄、图谱合一、连续成像等特点，能够区分出地物光谱的细微差别，探测到其他宽波段遥感无法探测的信息。因此，高光谱遥感在生态、大气、海洋、农业、林业、矿业等诸多应用领域具有非常大的优势。近年来随着成像光谱仪硬件技术不断发展，成像光谱仪的体积越来越小、重量越来越轻、成本越来越低，因而利用成像光谱仪获取高光谱影像更为方便、快捷。随着无人机技术的日益成熟，基于无人机平台的
第五章 ContextCapture 19 建模一、生产模型 空三通过之后，可以点击新建重建项目进行生产三维模型或者正射影像。 建立好项目后，点击空间框架进行范围调整，在这个界面可以进行坐标设置，生产范围调整，根据实际生产范围进行修改。 有两个方式可以进行调整范围，一个时导入需要的范围kml文件，再就是编辑白膜范围进行调整。 调整后如上图所示。 点击处理设置，可以进行模型成产精度以及细节的调整，当
无人机飞控之光流知识小结要完成飞行器的定位，则必须要有位置的反馈数据。在户外，我们一般使用GPS作为位置传感器，然而，在室内，GPS无法使用，要完成定位功能，可以选用光流传感器。本讲主要介绍如何通过下视摄像头估计飞行器的平移速度，即光流传感器。 光流传感器输出什么？首先要知道光流传感器的输出是什么？光流传感器输出的是xy两个轴向的速度数据，注意，没有位置数据，而位置反馈可以通过速度积分获
无人机影像数据拼接原理： 1. 数据预处理： 辐射校正：相邻图像在色度上趋于一致 几何校正； 2. 图像配准 提取特征点：尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT） 3. 图像融合 拼接重叠区使用最佳缝合线去除“鬼影”拼接pos数据： POS数据包含的内容依次为：影像名称 纬度 经度 绝对航高 Κ φ ω，（若无IMU，则无需Κ
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2023-12-27 17:02:50
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随着小型无人机在测绘中的应用成果不断被认可，也随着小型无人机的航程以及可挂载设备的分辨率不断提高，越来越多的大面积正射影像成图的项目需要航测队伍去完成。 在我们的认识中，谈到集群，可能就会说到我们熟知的 Bentley 的 ContextCaptur
已经写了一篇流程化工具的博客：ArcGIS Pro Orhtomapping拼接处理无人机数据流程化工具，为什么还要写一个分步工具呢？因为遇到了有用镶嵌影像数据集管理自动化处理编程的同事，需要了解每个步骤使用的工具，才好调用每个工具的接口去开发自己的批处理流程化工具。这里截图是在ArcMap里面，和Pro工具区别不大。1. 创建镶嵌影像数据集 添加栅格数据，选择UAV数据类型，右侧点击设置无人机参
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2023-12-20 00:03:22
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