疫情期間復(fù)工復(fù)產(chǎn)需要準(zhǔn)確的現(xiàn)場(chǎng)信息及高精度分辨率的正射影像作為決策依據(jù),但管理人員無(wú)法通過密集的現(xiàn)場(chǎng)巡視獲取信息。無(wú)人機(jī)外業(yè)數(shù)據(jù)采集速度快、采集精度高、數(shù)據(jù)量全,但傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)正射影像處理速度無(wú)法滿足項(xiàng)目刻不容緩的需求,因此本文對(duì)無(wú)人機(jī)外業(yè)快速采集-快速內(nèi)業(yè)處理技術(shù)-目標(biāo)成果識(shí)別作了全方位的研究,基于改進(jìn)SURF無(wú)人機(jī)影像快速處理算法并針對(duì)大型工程設(shè)備在影像上呈現(xiàn)規(guī)則矩形、特征點(diǎn)突出、明暗對(duì)比關(guān)系明顯等關(guān)鍵要素,快速處理得到正射影像,并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Fast R-CNN網(wǎng)絡(luò)識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)機(jī)械設(shè)備為復(fù)工決策提供決策依據(jù),相應(yīng)成果已在新冠疫情期間雄安高鐵站工程建設(shè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)中得到了應(yīng)用。

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圖1SURF簡(jiǎn)化計(jì)算模板

如圖1所示，在簡(jiǎn)化模板中，白色區(qū)域、黑色區(qū)域、灰色區(qū)域的值分別為1、-2、0。使用濾波器σ=1.2對(duì)最小尺度空間值對(duì)圖像進(jìn)行濾波及特征點(diǎn)檢測(cè)，然后在響應(yīng)的無(wú)人機(jī)影像上對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行非極大抑制，最終特征點(diǎn)就能夠被確定。1.3本文算法快速處理步驟

圖2無(wú)人機(jī)原始數(shù)據(jù)

考慮到雄安建設(shè)對(duì)本次工作任務(wù)有較高的時(shí)效性要求，傳統(tǒng)旋翼無(wú)人機(jī)受電池續(xù)航、作業(yè)速度等因素影響，外業(yè)無(wú)人機(jī)影像采集效率低，因此本次任務(wù)采用固定翼無(wú)人機(jī)對(duì)高鐵站片區(qū)進(jìn)行影像采集工作。其具有巡航作業(yè)時(shí)間長(zhǎng)，機(jī)身穩(wěn)定，控制半徑大等特點(diǎn)，可以滿足本次工作需求，無(wú)人機(jī)參數(shù)見表1。本次作業(yè)無(wú)人....

圖3航線任務(wù)規(guī)劃

本次作業(yè)無(wú)人機(jī)共飛行4個(gè)架次，作業(yè)面積11.1km2，總航程185.674km，總飛行時(shí)間183min，飛行高度200m，飛行速度17m/s，飛機(jī)航向、旁向重疊率高達(dá)80%，照片分辨率3cm，拍照間距32m。航線規(guī)劃如圖3所示。1.4.2內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)情況

圖4測(cè)控區(qū)域三角網(wǎng)與灰度影像

FastR-CNN是結(jié)構(gòu)中隊(duì)整個(gè)預(yù)測(cè)礦篩選、回歸和分類的重要階段，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖以及其中的關(guān)鍵參數(shù)如圖6所示。本節(jié)將以ROIpooling、分類層和回歸層、FastR-CNN后處理模塊等方面進(jìn)行闡述。2.2.1興趣區(qū)域池化(ROI-Pooling)層

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