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无人机影像定位优化技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-28页
    1.1 选题背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-26页
        1.2.1 无人机遥感系统发展现状第12-16页
        1.2.2 无人机影像定位技术发展现状第16-23页
        1.2.3 无人机影像处理软件第23-26页
    1.3 研究内容及论文结构安排第26-28页
第二章 影像定位基础理论与方法第28-52页
    2.1 参数估计基础理论第28-43页
    2.2 摄影测量光束法平差第43-46页
        2.2.1 光束法平差基本原理第44-45页
        2.2.2 POS辅助光束法平差第45-46页
    2.3 计算机视觉运动恢复结构第46-51页
        2.3.1 多视图几何第46-48页
        2.3.2 运动恢复结构第48-49页
        2.3.3 计算机视觉与摄影测量之间的联系第49-51页
    2.4 本章小结第51-52页
第三章 多视无人机影像同名点提取技术第52-77页
    3.1 无人机影像特征提取与匹配概述第52-55页
    3.2 特征提取与匹配的加速第55-60页
        3.2.1 GPU并行加速第55-57页
        3.2.2 实验与分析第57-60页
    3.3 大幅面影像处理策略第60-66页
        3.3.1 分层分块、逐级引导的匹配第61-62页
        3.3.2 实验与分析第62-66页
    3.4 误匹配剔除第66-72页
        3.4.1 两视几何约束模型及鲁棒估计第66-68页
        3.4.2 实验与分析第68-72页
    3.5 多视同名点并査集法快速高效提取第72-76页
        3.5.1 基本原理第72-74页
        3.5.2 实验与分析第74-76页
    3.6 本章小结第76-77页
第四章 特殊地区无人机影像特征提取与匹配策略第77-96页
    4.1 沙漠地区无人机影像特征提取与匹配第77-86页
        4.1.1 总体流程第78-79页
        4.1.2 影像粗匹配及纹理特征分析第79-82页
        4.1.3 顾及纹理特征的影像分块精匹配及误匹配剔除第82-83页
        4.1.4 实验与分析第83-86页
    4.2 海岛礁无人机影像特征提取与匹配第86-95页
        4.2.1 海岛礁无人机影像误匹配剔除的难点第87-88页
        4.2.2 虚警值最小化的误匹配剔除第88-90页
        4.2.3 实验与分析第90-95页
    4.3 本章小结第95-96页
第五章 无人机影像定位解算及精度提升技术第96-115页
    5.1 POS辅助对地定位及精度提升技术第96-106页
        5.1.1 无人机对地定位基本原理及主要误差源第96-98页
        5.1.2 系统误差标定及补偿第98-99页
        5.1.3 POS辅助无人机高精度对地定位第99-106页
    5.2 SFM方法对地定位研究第106-114页
        5.2.1 基本原理第106-108页
        5.2.2 实验验证第108-113页
        5.2.3 结果分析第113-114页
    5.3 本章小结第114-115页
第六章 无控稳健平差与大规模区域网平差加速第115-132页
    6.1 无控稳健区域网平差第115-122页
        6.1.1 方法原理第116-118页
        6.1.2 精度评价第118-120页
        6.1.3 实验与分析第120-122页
    6.2 大规模区域网平差加速第122-130页
        6.2.1 算法优化第122-125页
        6.2.2 硬件加速第125-127页
        6.2.3 实验与分析第127-130页
    6.3 本章小结第130-132页
第七章 总结与展望第132-134页
    7.1 研究工作总结第132-133页
    7.2 未来工作展望第133-134页
致谢第134-135页
参考文献第135-143页
作者简介第143-144页

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