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《南京师范大学》 2018年
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无人机河道巡检系统设计与实现

鲁佳隽(Lucian)  
【摘要】:随着我国经济和社会的快速发展,水面污染、河道违建等导致水环境恶化的问题日益突出。河道巡检是发现此类问题的主要方式,而人工巡检存在效率低、成本高、周期长等弊端。本文研究了基于无人机的河道巡检智能数字图像处理系统,实现了巡检图像的拼接及智能比对、问题流程的闭环处理、巡检数据的智能分析等功能。提高了河道巡检的效率,降低了成本,缩短了巡检周期。本文阐述了河道巡检系统的研究意义,分析了国内外巡检现状,对河道巡检无人机机型进行了选择,介绍了本系统的优势。为满足用户对巡检图像拼接处理的实时性要求,在分析了传统SURF算法的基础上,结合本巡检项目对匹配精度要求不高的实际情况,对算法特征点的特征向量进行降维,提出了改进的SURF特征提取与匹配算法—QSURF算法,减少计算工作量,提高了运算速度。使用姜堰区百组河道航拍图像进行对比实验,表明QSURF算法比传统SURF算法节省了约40%的拼接处理时间。根据系统的设计原则,明确了系统的架构,设计了数据库的概念结构和逻辑结构。系统实现了航拍图像拼接与智能比对、巡检事件处理、巡检数据分析等功能。并且分别从功能性、可靠性、兼容性等角度,对系统进行了测试。最后回顾本文的主要工作,分析文中存在的不足,指出未来研究探讨的方向,对后续扩展的研究内容进行了展望。
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:V279;TV85

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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