Luận án về phương pháp nhận dạng tự động và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ thiết bị bay không người lái

Trường đại học

Đại học Mỏ - Địa chất

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án
168
0
0

Phí lưu trữ

40.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống UAV và các ứng dụng dữ liệu ảnh UAV trong Trắc địa Bản đồ

Hệ thống UAV (Unmanned Aerial Vehicle) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc thu thập dữ liệu ảnh phục vụ cho nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong trắc địa và bản đồ. Công nghệ UAV cho phép thu thập ảnh UAV với độ chính xác cao và khả năng tiếp cận những khu vực khó khăn. Việc sử dụng ảnh UAV trong trắc địa không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc lập bản đồ địa hình. Các ứng dụng của dữ liệu ảnh UAV đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu, từ việc giám sát sạt lở đến xây dựng mô hình 3D cho các khu vực khảo cổ. Đặc biệt, việc thu thập dữ liệu từ UAV có thể thực hiện trong các điều kiện thời tiết khắc nghiệt, nơi mà các phương pháp truyền thống không thể áp dụng.

1.1 Định nghĩa UAV

UAV được định nghĩa là phương tiện bay không người lái, có thể điều khiển từ xa hoặc tự động. Công nghệ UAV đã được áp dụng rộng rãi trong quân sự và dân sự, với khả năng thu thập dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. UAV có thể hoạt động trong các tình huống nguy hiểm, giúp giảm thiểu rủi ro cho con người. Việc sử dụng UAV trong trắc địa cho phép thu thập dữ liệu không gian với độ chính xác cao, từ đó tạo ra các mô hình 3D và cơ sở dữ liệu 3D phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.

II. Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tạo DEM từ dữ liệu DSM

Việc tạo ra Mô hình số độ cao (DEM) từ Mô hình bề mặt số (DSM) là một bước quan trọng trong quá trình xử lý ảnh UAV. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác của DEM. Các thuật toán này được thiết kế để xử lý dữ liệu thu thập từ UAV, từ đó tạo ra các mô hình địa hình chính xác hơn. Việc sử dụng công nghệ UAV trong việc thu thập dữ liệu DSM cho phép tạo ra các mô hình địa hình với độ chi tiết cao, phục vụ cho các ứng dụng trong quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên. Kết quả từ nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các thuật toán mới có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của DEM, từ đó nâng cao chất lượng của các sản phẩm bản đồ.

2.1 Tổng quan về công tác tạo DEM trong xử lý ảnh UAV

Công tác tạo DEM từ dữ liệu DSM là một quy trình phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều công nghệ khác nhau. Việc xử lý ảnh UAV để tạo ra DEM không chỉ dựa vào các thuật toán truyền thống mà còn cần áp dụng các phương pháp hiện đại như quét 3Dxử lý ảnh tự động. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các thuật toán mới có thể giúp cải thiện độ chính xác của DEM, đồng thời giảm thiểu thời gian xử lý. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao như quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên thiên nhiên.

III. Nghiên cứu phương pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng tự động đối tượng trên ảnh UAV

Nhận dạng tự động đối tượng trên ảnh UAV là một thách thức lớn trong lĩnh vực xử lý ảnh. Nghiên cứu này đề xuất các phương pháp nhằm nâng cao độ chính xác của việc nhận dạng đối tượng bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Việc sử dụng công nghệ máy học và các thuật toán phân loại định hướng đối tượng (PLĐHĐT) đã cho thấy hiệu quả trong việc nhận diện các đối tượng địa vật trên ảnh UAV. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc kết hợp dữ liệu độ cao địa vật (DHM) với ảnh UAV có thể cải thiện đáng kể độ chính xác nhận dạng, từ đó tạo ra các sản phẩm có giá trị cho các ứng dụng trong thực tiễn.

3.1 Tổng quan về nhận dạng đối tượng ảnh

Nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển mạnh mẽ. Các phương pháp hiện tại chủ yếu dựa vào các thuật toán học máy và xử lý ảnh để phân loại và nhận diện các đối tượng. Việc áp dụng các kỹ thuật mới trong nhận dạng đối tượng không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa xử lý ảnhdữ liệu không gian có thể tạo ra những kết quả ấn tượng trong việc nhận diện các đối tượng địa vật trên ảnh UAV.

IV. Xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ kết quả xử lý ảnh UAV

Xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ dữ liệu thu thập được từ UAV là một bước quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các phương pháp và công cụ để xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ các kết quả xử lý ảnh UAV. Việc sử dụng các phần mềm như Pix4D mapper và ArcGIS đã cho thấy hiệu quả trong việc tạo ra các mô hình 3D thực tế từ dữ liệu UAV. Kết quả cho thấy rằng việc xây dựng cơ sở dữ liệu 3D không chỉ giúp cải thiện khả năng quản lý thông tin mà còn tạo ra các sản phẩm có giá trị cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

4.1 Tổng quan về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D

Cơ sở dữ liệu 3D được xây dựng từ dữ liệu UAV có thể phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau, từ quy hoạch đô thị đến quản lý tài nguyên thiên nhiên. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu 3D không chỉ yêu cầu sự chính xác trong việc thu thập dữ liệu mà còn cần các phương pháp xử lý và phân tích hiệu quả. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các phần mềm chuyên dụng có thể giúp tối ưu hóa quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu 3D, từ đó tạo ra các sản phẩm có giá trị cho người sử dụng.

25/01/2025

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Luận án nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động một số đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3d bằng dữ liệu ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận án nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động một số đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3d bằng dữ liệu ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái

Để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Bài viết "Luận án về phương pháp nhận dạng tự động và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ thiết bị bay không người lái" tập trung vào việc phát triển các phương pháp nhận dạng tự động và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ hình ảnh thu được từ UAV (thiết bị bay không người lái). Luận án này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ nhận dạng hình ảnh mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng trong các lĩnh vực như trắc địa, bản đồ và khảo sát địa hình. Độc giả sẽ được lợi từ những kiến thức về cách thức thu thập và xử lý dữ liệu 3D, cũng như các ứng dụng thực tiễn của công nghệ UAV trong nghiên cứu và phát triển.

Nếu bạn quan tâm đến các chủ đề liên quan, hãy khám phá thêm về hệ thống điều khiển và tự động hóa cho máy bay không người lái với thị giác máy tính, nơi bạn có thể tìm hiểu về cách áp dụng công nghệ thị giác máy tính trong điều khiển UAV. Bên cạnh đó, bài viết về hệ thống tự động nhận diện biển báo giao thông hỗ trợ lái xe cũng sẽ cung cấp thêm thông tin về nhận dạng hình ảnh trong các ứng dụng giao thông. Cuối cùng, bạn có thể tham khảo hệ thống định vị tích hợp thị giác lập thể và GPS để hiểu rõ hơn về việc tích hợp các công nghệ khác nhau trong việc phát triển hệ thống tự động. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và cái nhìn tổng quan về các ứng dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực tự động hóa và nhận dạng hình ảnh.

Tải xuống (168 Trang - 14.62 MB)