13、无人机技术在地形区分与航拍中的应用进展

无人机技术在地形区分与航拍中的应用进展

在当今科技发展的浪潮中,无人机技术正逐渐在多个领域展现出巨大的潜力和价值。本文将深入探讨无人机在地形区分自动标注以及自主航拍 cinematography 方面的最新进展。

地形区分自动标注系统

地形区分对于许多领域都至关重要,如生态保护、资源管理等。传统的地形区分往往依赖人工标注图像,这不仅效率低下,而且容易受到人为因素的影响。而现在,自动标注系统的出现为这一领域带来了新的变革。

自动标注系统的核心是图像自动标注器,它能够准确且全自动地为图像进行标注,从而创建训练集。具体操作步骤如下:
1. 图像采集 :使用无人机等设备获取地形图像。
2. 自动标注 :图像自动标注器对采集到的图像进行自动标注。
3. 数据划分 :将标注好的图像划分为 75%的训练图像和 25%的验证图像。
4. 模型训练 :使用 J48 模型,基于相同的特征对训练图像进行训练。
5. 验证评估 :使用验证图像对训练好的模型进行验证,评估分类准确性。

通过实验验证,该系统在手动标注图像上的分类准确率达到 97.5%,在自动标注图像上的分类准确率为 96.3%。将其应用到在线分类器系统中,虽然分类准确率有所降低至 90.9%,但仍然具有较高的实用性。

以下是该系统的性能对比表格:
| 图像类型 | 分类准确率 |
| ---- | ---- |
| 手动标注图像 | 9

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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